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面向 Claude Code 等 Agent 的自动化科研工作流技能集

Auto-claude-code-research-in-sleep

ARIS 是一套面向 Claude Code、Codex CLI 等编码 Agent 的科研工作流技能集，通过多技能编排与跨模型评审，把文献调研、实验规划、结果分析与论文写作串成可自动运行的流程。

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Auto-claude-code-research-in-sleep

资源介绍

ARIS（Auto-claude-code-research-in-sleep）是一套以技能（Skill）形式组织的科研自动化工作流，可运行在 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Trae、Antigravity、GitHub Copilot CLI 等编码 Agent 环境中。它把科研过程拆成多个可组合的技能，例如文献检索与综述、实验方案与消融规划、实验队列与结果分析、引用审计、论文改进循环等，由 Agent 按流程调用。其核心特点是跨模型评审：执行模型与评审模型来自不同家族，通过 MCP 桥接（claude-review、gemini-review、codex-exec、manual-review 等）实现自动或人工中转的评审回路，降低模型自评偏差。项目还附带 aris-monitor 桌面小组件，用于监控 Claude Code 会话是否需要人工批准。适合希望用 Agent 半自动推进研究、写作与实验迭代的研究者和开发者。

Skill 能力

技能化科研流程

将科研流程封装为可复用的技能工作流，可在 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Trae、Antigravity、GitHub Copilot CLI、OpenClaw、DeepSeek Harness 等编码代理中以技能方式调用，也可通过独立的 ARIS-Code CLI 获得完整体验。

跨模型评审回路

通过 MCP 桥接让 Codex 作为执行方、Claude Code CLI 作为外部评审方，提供同步的 review/review_reply 与异步的 review_start/review_reply_start/review_status 工具，使长论文或项目评审可绕过宿主约 120 秒的工具调用超时，并以 threadId 延续同一评审会话。

多 Agent 平台适配

让 ARIS 的 skill 工作流可运行在 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Trae、Antigravity、GitHub Copilot CLI、OpenClaw 与 DeepSeek Harness 等多种 AI Agent 平台上，并针对各平台提供适配文档；同时通过 MCP 桥接组件打通跨平台协作，例如以 codex-exec 让 Codex 作为执行器、以 claude-review 让 Claude Code CLI 作为外部评审者，从而在不同 Agent 之间复用同一套技能与评审流程。

会话监控组件

ARIS-Monitor 是一个常驻置顶的 macOS 浮动小组件，通过只读方式读取 ~/.claude/sessions/.json 中的 status 字段，实时显示正在运行的 Claude Code 会话状态：当某个会话出现权限提示（status == "waiting"）时，对应行变红并标记为 NEEDS YOU，同时区分 working、stalled、done 与 stale 状态，每约 2 秒轮询一次。用户点击会话行即可将该会话的终端窗口置前，便于快速前往批准权限请求。

资源配置

适用平台

Claude CodeCodexCursorGemini CLI通用 Agent

支持模型

ClaudeGPT / OpenAIGemini开源模型模型无关

调用方式

手动调用命令调用Agent调用

安装与调用

  1. 把 ARIS 中需要的科研技能安装到 Claude Code、Codex CLI 等兼容 Agent。

  2. 准备研究问题、已有文献、实验代码和输出目录，并选择文献调研、实验规划、结果分析或论文写作流程。

  3. 按需配置参与评审的模型，让工作流分阶段生成检索记录、实验计划和写作产物。

  4. 检查引用、实验数据和跨模型评审意见，确认可复现后再将结果用于论文或项目决策。

使用案例

论文自动改进循环

使用场景论文写作与修改

使用 auto-paper-improvement-loop 等技能，让 Agent 反复评审并改进论文草稿。

实验方案与消融规划

使用场景实验设计

通过 experiment-plan、ablation-planner 等技能生成实验与消融方案，并交由实验队列执行。

跨模型人工评审

使用场景无 API 预算的评审

使用 manual-review 打开本地页面，把评审提示词复制到其他模型家族并粘贴回复，实现零 API 成本的跨模型评审。

包含内容

auto-claude-code-research-in-sleep-source.zip
LICENSE-MIT.txt
README-中文安装说明.md
SHA256.txt

常见问题

ARIS 支持哪些 Agent 环境？
仓库说明其可作为技能工作流运行在 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Trae、Antigravity、GitHub Copilot CLI 等环境中，并提供相应适配文档。
跨模型评审是必须的吗？
评审回路是 ARIS 的核心设计之一，但可通过不同方式实现：自动调用其他模型 API，或使用 manual-review 手动中转，也可按需选择评审模型。
aris-monitor 会修改或终止会话吗？
不会。其文档说明监控为只读，唯一非读取动作是点击会话行时把对应终端窗口置前，不会终止、写入或修改任何会话。