GPU Server【免费下载链接】Auto-claude-code-research-in-sleepARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works with Claude Code, Codex, OpenClaw, or any LLM agent.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-claude-code-research-in-sleepSSH:ssh my-gpu-server(key-based auth)GPU: 4x A100Conda env:research(Python 3.10 PyTorch)Activate:eval $(/opt/conda/bin/conda shell.bash hook) conda activate researchCode directory:/home/user/experiments/Research ProjectTopic: [your research topic]Target venue: ICLR/NeurIPS/ICMLmanaged block 的增删由安装器负责源码见 [tools/install_aris_copilot.sh](https://link.gitcode.com/i/b4fff2f92bedec86518ecb85504e9e51)更新采用正则定位区块整体替换检测到多个 managed block 或文件在安装期间被改动时会跳过并警告保证不破坏你的手写内容。 ## 八、技能调用与自动发现 Copilot CLI 支持与 Claude Code **完全相同的斜杠命令语法**/research-lit discrete diffusion models /idea-discovery factorized gap in discrete diffusion LMs /auto-review-loop your paper topic /paper-writing NARRATIVE_REPORT.md /research-pipeline your direction技能还会依据 frontmatter 中的 description 字段被**自动发现**——直接用自然语言描述需求即可命中Find papers about discrete diffusion models Run the full idea discovery pipeline for my research direction输入 / 可列出全部可用技能。 ## 九、工作流映射与参数 由于斜杠语法完全一致**所有 ARIS 工作流在 Copilot CLI 下与 Claude Code 表现一致** ### 全流程/research-pipeline your research direction### 各阶段工作流 | 工作流 | 命令 | |--------|------| | W1: Idea 发现 | /idea-discovery direction | | W1.5: 实验桥接 | /experiment-bridge | | W2: 自动评审 | /auto-review-loop scope | | W3: 论文写作 | /paper-writing NARRATIVE_REPORT.md | | W4: Rebuttal | /rebuttal paper/ reviews — venue: ICML, character limit: 5000 | ### 参数语法与 Claude Code 一致/research-pipeline topic — effort: beast, difficulty: nightmare, auto_write: true, venue: NeurIPS /auto-review-loop topic — human checkpoint: true, compact: true以 /auto-review-loop 为例其核心参数依据 [skills/auto-review-loop/SKILL.md](https://link.gitcode.com/i/0a4ab2753a750851846560e5d8e61a0a)包括MAX_ROUNDS 4最多 4 轮、正面阈值 score 6/10 且 verdict ∈ {ready,almost}两者必须同时成立才停止、HUMAN_CHECKPOINT每轮后暂停征求人工意见、REVIEWER_DIFFICULTYmedium/hard/nightmare 三档对抗强度、RENDER_HTML结束自动渲染 HTML 报告等。 ## 十、MCP 工具调用对照 ARIS 技能按名称引用 MCP 工具配置对应 MCP 服务器后即可在 Copilot CLI 中使用 | ARIS MCP 工具 | 作用 | 所需 MCP 服务器 | |---------------|------|-----------------| | mcp__codex__codex | 向 Codex 模型发送 prompt | Codex | | mcp__codex__codex-reply | 续接对话线程 | Codex | | mcp__llm-chat__chat | 向任意 OpenAI 兼容模型发送 prompt | llm-chat | | mcp__zotero__* | 检索 Zotero 文献库 | zotero | | mcp__obsidian-vault__* | 检索 Obsidian 笔记库 | obsidian-vault | 提示若用 llm-chat 替代 Codex请使用适配变体技能 /auto-review-loop-llm。 ## 十一、状态文件与会话恢复 ARIS 工作流通过持久化状态文件支持崩溃恢复在 Copilot CLI 下同样生效 | 文件 | 用途 | 写入者 | |------|------|--------| | review-stage/REVIEW_STATE.json | 自动评审循环进度 | /auto-review-loop | | review-stage/AUTO_REVIEW.md | 累积评审日志 | /auto-review-loop | | idea-stage/IDEA_REPORT.md | 排序后的 idea 与试点结果 | /idea-discovery | | PAPER_PLAN.md | 论文大纲 claims 矩阵 | /paper-plan | | refine-logs/FINAL_PROPOSAL.md | 精炼后的方法提案 | /research-refine | | refine-logs/EXPERIMENT_PLAN.md | 实验路线图 | /experiment-plan | 若会话在工作流中途结束**新开会话后技能会自动读取状态文件并恢复**无需从头再来。 ## 十二、权限标志 Copilot CLI 要求对文件写入与 shell 执行显式授权而 ARIS 工作流两者都需要因此建议以如下方式启动 bash copilot --allow-toolwrite --allow-toolshell或写入~/.copilot/configallowed_tools: - write - shell安全说明仅在信任 ARIS 技能的项目中授予这些权限。技能本身从不执行任意代码——它们只运行你已批准的实验脚本。十三、模型选择Copilot CLI 支持多个执行模型用/model切换模型最适合备注GPT-5 mini快速迭代、简单任务订阅包含GPT-4.1质量/速度均衡订阅包含GPT-5复杂推理、长流程高级请求o3深度数学推理高级请求建议完整研究流水线/research-pipeline、/paper-writing使用 GPT-5 或 o3快速任务/research-lit、/paper-compile用 GPT-5 mini 即可。十四、Copilot CLI 独有功能Explore Agent/explore在不污染主上下文的前提下快速回答代码库问题适合在调用 ARIS 技能前做情报侦察/explore How is the experiment pipeline structured in this project?Task Agent/task与 ARIS 工作流并行运行构建与测试/task Run pytest and report failures原生 GitHub MCP与 ARIS 工作流结合做 issue/PR 管理例如/research-pipeline完成后直接创建论文 PR。内置web_fetch工具补充/research-lit的论文内容抓取能力/research-lit topic — sources: web十五、限制与变通限制变通技能引用CLAUDE.mdCopilot 读AGENTS.md代替安装器会自动创建。内部读取CLAUDE.md的技能在同时保留两个文件时仍可工作或创建符号链接ln -s AGENTS.md CLAUDE.mdSKILL.md 中的allowed-toolsCopilot 会尊重这些声明但实际执行仍需用户级权限标志--allow-tool原生 rubber-duck 不可用用/subagents检查是否暴露/启用rubber-duckARIS 不会自动改此设置。若不可用配置对家族外部后备或换用暴露它的账号/会话原生互补模型不可用/auto-review-loop从不接受同族/未知家族评审。为 Anthropic/Google 执行者配置 Codex 后备为 OpenAI 执行者配置非 OpenAI 人工评审者或切换 Copilot 会话模型/账号无自动 compact 恢复Copilot CLI 原生处理长会话需要手动恢复时用状态文件上下文窗口随模型而异GPT-5 mini 上下文较小长流程用 GPT-5 或分阶段执行十六、快速参考# 安装技能到项目 bash ~/aris_repo/tools/install_aris_copilot.sh . # 上游更新后同步 cd ~/aris_repo git pull bash ~/aris_repo/tools/install_aris_copilot.sh ~/your-project --reconcile # 以完整权限启动 CopilotARIS 必需 copilot --allow-toolwrite --allow-toolshell # 运行工作流与 Claude Code 相同 /research-lit discrete diffusion models /idea-discovery factorized gap — effort: max /auto-review-loop paper topic — difficulty: hard /paper-writing NARRATIVE_REPORT.md — venue: NeurIPS /rebuttal paper/ reviews — venue: ICML, character limit: 5000【免费下载链接】Auto-claude-code-research-in-sleepARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works with Claude Code, Codex, OpenClaw, or any LLM agent.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-claude-code-research-in-sleep创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 GPU Server
GPU Server【免费下载链接】Auto-claude-code-research-in-sleepARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works with Claude Code, Codex, OpenClaw, or any LLM agent.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-claude-code-research-in-sleepSSH:ssh my-gpu-server(key-based auth)GPU: 4x A100Conda env:research(Python 3.10 PyTorch)Activate:eval $(/opt/conda/bin/conda shell.bash hook) conda activate researchCode directory:/home/user/experiments/Research ProjectTopic: [your research topic]Target venue: ICLR/NeurIPS/ICMLmanaged block 的增删由安装器负责源码见 [tools/install_aris_copilot.sh](https://link.gitcode.com/i/b4fff2f92bedec86518ecb85504e9e51)更新采用正则定位区块整体替换检测到多个 managed block 或文件在安装期间被改动时会跳过并警告保证不破坏你的手写内容。 ## 八、技能调用与自动发现 Copilot CLI 支持与 Claude Code **完全相同的斜杠命令语法**/research-lit discrete diffusion models /idea-discovery factorized gap in discrete diffusion LMs /auto-review-loop your paper topic /paper-writing NARRATIVE_REPORT.md /research-pipeline your direction技能还会依据 frontmatter 中的 description 字段被**自动发现**——直接用自然语言描述需求即可命中Find papers about discrete diffusion models Run the full idea discovery pipeline for my research direction输入 / 可列出全部可用技能。 ## 九、工作流映射与参数 由于斜杠语法完全一致**所有 ARIS 工作流在 Copilot CLI 下与 Claude Code 表现一致** ### 全流程/research-pipeline your research direction### 各阶段工作流 | 工作流 | 命令 | |--------|------| | W1: Idea 发现 | /idea-discovery direction | | W1.5: 实验桥接 | /experiment-bridge | | W2: 自动评审 | /auto-review-loop scope | | W3: 论文写作 | /paper-writing NARRATIVE_REPORT.md | | W4: Rebuttal | /rebuttal paper/ reviews — venue: ICML, character limit: 5000 | ### 参数语法与 Claude Code 一致/research-pipeline topic — effort: beast, difficulty: nightmare, auto_write: true, venue: NeurIPS /auto-review-loop topic — human checkpoint: true, compact: true以 /auto-review-loop 为例其核心参数依据 [skills/auto-review-loop/SKILL.md](https://link.gitcode.com/i/0a4ab2753a750851846560e5d8e61a0a)包括MAX_ROUNDS 4最多 4 轮、正面阈值 score 6/10 且 verdict ∈ {ready,almost}两者必须同时成立才停止、HUMAN_CHECKPOINT每轮后暂停征求人工意见、REVIEWER_DIFFICULTYmedium/hard/nightmare 三档对抗强度、RENDER_HTML结束自动渲染 HTML 报告等。 ## 十、MCP 工具调用对照 ARIS 技能按名称引用 MCP 工具配置对应 MCP 服务器后即可在 Copilot CLI 中使用 | ARIS MCP 工具 | 作用 | 所需 MCP 服务器 | |---------------|------|-----------------| | mcp__codex__codex | 向 Codex 模型发送 prompt | Codex | | mcp__codex__codex-reply | 续接对话线程 | Codex | | mcp__llm-chat__chat | 向任意 OpenAI 兼容模型发送 prompt | llm-chat | | mcp__zotero__* | 检索 Zotero 文献库 | zotero | | mcp__obsidian-vault__* | 检索 Obsidian 笔记库 | obsidian-vault | 提示若用 llm-chat 替代 Codex请使用适配变体技能 /auto-review-loop-llm。 ## 十一、状态文件与会话恢复 ARIS 工作流通过持久化状态文件支持崩溃恢复在 Copilot CLI 下同样生效 | 文件 | 用途 | 写入者 | |------|------|--------| | review-stage/REVIEW_STATE.json | 自动评审循环进度 | /auto-review-loop | | review-stage/AUTO_REVIEW.md | 累积评审日志 | /auto-review-loop | | idea-stage/IDEA_REPORT.md | 排序后的 idea 与试点结果 | /idea-discovery | | PAPER_PLAN.md | 论文大纲 claims 矩阵 | /paper-plan | | refine-logs/FINAL_PROPOSAL.md | 精炼后的方法提案 | /research-refine | | refine-logs/EXPERIMENT_PLAN.md | 实验路线图 | /experiment-plan | 若会话在工作流中途结束**新开会话后技能会自动读取状态文件并恢复**无需从头再来。 ## 十二、权限标志 Copilot CLI 要求对文件写入与 shell 执行显式授权而 ARIS 工作流两者都需要因此建议以如下方式启动 bash copilot --allow-toolwrite --allow-toolshell或写入~/.copilot/configallowed_tools: - write - shell安全说明仅在信任 ARIS 技能的项目中授予这些权限。技能本身从不执行任意代码——它们只运行你已批准的实验脚本。十三、模型选择Copilot CLI 支持多个执行模型用/model切换模型最适合备注GPT-5 mini快速迭代、简单任务订阅包含GPT-4.1质量/速度均衡订阅包含GPT-5复杂推理、长流程高级请求o3深度数学推理高级请求建议完整研究流水线/research-pipeline、/paper-writing使用 GPT-5 或 o3快速任务/research-lit、/paper-compile用 GPT-5 mini 即可。十四、Copilot CLI 独有功能Explore Agent/explore在不污染主上下文的前提下快速回答代码库问题适合在调用 ARIS 技能前做情报侦察/explore How is the experiment pipeline structured in this project?Task Agent/task与 ARIS 工作流并行运行构建与测试/task Run pytest and report failures原生 GitHub MCP与 ARIS 工作流结合做 issue/PR 管理例如/research-pipeline完成后直接创建论文 PR。内置web_fetch工具补充/research-lit的论文内容抓取能力/research-lit topic — sources: web十五、限制与变通限制变通技能引用CLAUDE.mdCopilot 读AGENTS.md代替安装器会自动创建。内部读取CLAUDE.md的技能在同时保留两个文件时仍可工作或创建符号链接ln -s AGENTS.md CLAUDE.mdSKILL.md 中的allowed-toolsCopilot 会尊重这些声明但实际执行仍需用户级权限标志--allow-tool原生 rubber-duck 不可用用/subagents检查是否暴露/启用rubber-duckARIS 不会自动改此设置。若不可用配置对家族外部后备或换用暴露它的账号/会话原生互补模型不可用/auto-review-loop从不接受同族/未知家族评审。为 Anthropic/Google 执行者配置 Codex 后备为 OpenAI 执行者配置非 OpenAI 人工评审者或切换 Copilot 会话模型/账号无自动 compact 恢复Copilot CLI 原生处理长会话需要手动恢复时用状态文件上下文窗口随模型而异GPT-5 mini 上下文较小长流程用 GPT-5 或分阶段执行十六、快速参考# 安装技能到项目 bash ~/aris_repo/tools/install_aris_copilot.sh . # 上游更新后同步 cd ~/aris_repo git pull bash ~/aris_repo/tools/install_aris_copilot.sh ~/your-project --reconcile # 以完整权限启动 CopilotARIS 必需 copilot --allow-toolwrite --allow-toolshell # 运行工作流与 Claude Code 相同 /research-lit discrete diffusion models /idea-discovery factorized gap — effort: max /auto-review-loop paper topic — difficulty: hard /paper-writing NARRATIVE_REPORT.md — venue: NeurIPS /rebuttal paper/ reviews — venue: ICML, character limit: 5000【免费下载链接】Auto-claude-code-research-in-sleepARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works with Claude Code, Codex, OpenClaw, or any LLM agent.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-claude-code-research-in-sleep创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考