ARIS — плагин
ARIS (Auto-Research-In-Sleep)
Набор скиллов для автономных исследований по машинному обучению: обзор литературы, поиск идей, эксперименты и написание статьи с проверкой отдельной моделью
- 19 078 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Автономно запускает эксперименты и выполняет код с минимальным присмотром
- Обращается к внешним моделям для проверки шагов
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add plugins/aris-auto-research-in-sleepОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Автономно запускает эксперименты и выполняет код с минимальным присмотром
- Обращается к внешним моделям для проверки шагов
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
ARIS дает агенту рабочий процесс исследования по машинному обучению, собранный из отдельных скиллов на Markdown: разбор литературы, генерация и отбор идей, планирование и запуск экспериментов, написание статьи и подготовка ответов рецензентам. Ключевая схема в том, что задачу ведет один исполнитель, а проверяет ее независимая модель, по умолчанию через мост к Codex, так что решения не остаются без второго взгляда. Набор не привязан к платформе и работает как скиллы в Claude Code, Codex CLI, Cursor и других агентах, а также ставится как плагин или как отдельный CLI. Модель-рецензента можно заменить на другие комбинации, включая размещенные на ModelScope, чтобы обойтись без ключей Claude или OpenAI.
Для кого. Для исследователей и инженеров машинного обучения, которые ведут эксперименты и пишут статьи вместе с агентом.
Подходит, если
- Нужен повторяемый процесс от обзора литературы до черновика статьи
- Хочется, чтобы шаги исследования проверяла независимая модель
- Нужно запускать длинные серии экспериментов с минимальным присмотром
Не подходит, если
- Задача не про исследования и эксперименты, а про обычную разработку
- Нет возможности подключить вторую модель для проверки
Пример запроса к агенту
Собери обзор литературы по теме и предложи несколько исследовательских идей с проверкой второй модельюОграничения
Схема с проверкой требует второй модели: по умолчанию это Codex, для которого нужен вход в аккаунт OpenAI, либо альтернативные комбинации, в том числе через ModelScope. Автономный запуск экспериментов выполняет код и может занимать GPU и много времени, за результатами нужно следить. Часть документации на китайском, английские версии есть не у всех страниц. Лицензия MIT.
Как отключить. Если ставили плагином, удалите aris через claude plugin. Если ставили скиллами скриптом install_aris, удалите созданные ссылки на скиллы из каталога проекта или из ~/.claude/skills/.
Частые вопросы
Обязательно нужен Codex и OpenAI?
Нет. Codex стоит рецензентом по умолчанию, но README описывает другие комбинации моделей, в том числе размещенные на ModelScope, которым не нужны ключи Claude или OpenAI.
Это платформа или методика?
Автор называет это методикой из скиллов, а не платформой. Одни и те же скиллы работают в разных агентах, а плагин и CLI это лишь способы установки.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
ПлагиныSuperARIS собирает из Codex, Claude Code и Antigravity постоянную команду исследователя: главный агент, инженер и автор текстов.
ARC, плагин для Codex и Claude Code: статьи по теоретической физике, ссылки, цитирования и проверка расчетов.
Библиотека из тысяч скиллов по машинному обучению, собранных из популярных репозиториев, и CLI DisCo для установки в агента
Feynman — консольный ИИ-агент для научных исследований: обзор литературы, проверка источников, рецензия статьи и сверка ее с кодом
Исследовательская система на Codex CLI или Claude Code: серии экспериментов, обсуждение хода работы и черновик статьи.
Argus ведет долгие инженерные и исследовательские задачи четырьмя ролями, где проверяющий читает результат, но ничего не правит.
Коротко о README
README представляет ARIS как методику автономного исследования по машинному обучению, собранную из скиллов, где исполнителя проверяет независимая модель. Установка идет тремя путями: скиллы через скрипт install_aris, плагин Claude Code с командой /aris:setup и отдельный CLI ARIS-Code. Описаны адаптации под Codex CLI, Cursor, Trae, Antigravity, GitHub Copilot CLI и другие агенты, а также комбинации моделей и работа через ModelScope без ключей крупных вендоров. Есть интеграции с Feishu, Obsidian, Zotero и виджет-монитор для macOS. Лицензия MIT.