ARIS: AIにあなたのML研究を寝ている間にやらせよう

Auto-Research-In-Sleep (ARIS) は、機械学習研究ライフサイクル全体を自動化する革新的なClaude Codeスキルコレクションです。5.4KのGitHubスターとAAAI 2026採録論文を持ち、生産性実証済みの自動研究です。

🚀 ARISがする事（あなたが寝ている間）

1. /idea-discovery: 文献調査 → 8-12のアイデア → 新規性チェック → GPUパイロット → ランク付けレポート
2. /auto-review-loop: GPT-5.4が論文レビュー（5/10→7.5/10） → 実験執筆 → GPUデプロイ → 書き直し
3. /paper-writing: ナラティブ → 主張マトリックス → 図 → LaTeX → 提出準備PDF
4. /rebuttal: レビュー解析 → 戦略 → 安全ドラフト → GPTストレステスト → PASTE_READY.txt
5. /research-pipeline: 完全エンドツーエンド: アイデア → 論文 → 提出

🎯 実際の成果

🔥 主な特徴

• クロスモデル敵対的レビュー: Claudeが実行、GPT-5.4が批評（セルフプレイを上回る）
• GPU自動化: ローカル/リモート/Vast.aiレンタル、自動デバッグ + リトライ
• ゼロ依存: 純粋なMarkdown SKILL.mdファイル
• マルチプラットフォーム: Claude Code、Codex CLI、Cursor、Trae、Antigravity、OpenClaw
• 無料代替: GLM-5 + MiniMax-M2.7（Claude/OpenAI API不要）

🎮 クイックスタート（5分）

git clone https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep.git
mkdir -p ~/.claude/skills/
cp -r skills/* ~/.claude/skills/
claude

その後:

/research-pipeline "factorized gap in discrete diffusion LMs"

🛠️ ワークフロー

Workflow 1: /idea-discovery "discrete diffusion models" → 文献 + 8アイデア + パイロット Workflow 2: /auto-review-loop "my paper topic" → 4ラウンド改善ループ Workflow 3: /paper-writing NARRATIVE_REPORT.md → ICLR/NeurIPS PDF Workflow 4: /rebuttal "paper/ + reviews" — venue: ICML

🌙 GPUがない？問題なし

• ModalサーバーレスGPU: gpu: modal（コミュニティ貢献）
• Vast.aiレンタル: gpu: vast 自動レンタル/破棄
• ModelScope無料枠: 2000コール/日

📈 なぜ動作するのか

単一モデル自己レビュー = ローカルミニマ. ARISは敵対的コラボレーションを使用:

Claude Code（高速実行） × GPT-5.4 xhigh（厳密批評）

実際のスコア進捗（一晩実行）:

🎉 コミュニティパワー

• 32人の貢献者、12のコミュニティスキル（証明執筆、論文投稿、助成提案）
• 特集: PaperWeekly、awesome-agent-skills、AI Digital Crew
• 適応: OpenClaw、Cursor、Trae (ByteDance)、Antigravity (Google)

🚀 今日から始めよう

cd your-research-project
/research-pipeline "your research direction" — difficulty: nightmare

目覚めたら提出準備完了の論文が。ARISはあなたの洞察を置き換えません - 10倍増幅します。

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