ARIS: una cadena de investigación que otro modelo supervisa
ARIS (Auto-Research-In-Sleep) está pensado para sesiones largas sin supervisión: un agente revisa bibliografía, propone ideas, lanza experimentos y redacta el artículo, mientras un modelo independiente lo evalúa. El revisor por defecto es Codex vía MCP, aunque los autores documentan otras combinaciones. Todo el método son skills en Markdown, fáciles de llevar a otro agente.
Claude Code, Codex, Cursor, Trae, Antigravity, GitHub Copilot CLI, OpenClaw
Qué hace
idea-discovery va de una dirección amplia a ideas validadas: revisión bibliográfica, generación, chequeo de novedad y crítica.
auto-review-loop alterna rondas de revisión externa y correcciones hasta lograr una valoración positiva o agotar las rondas.
experiment-bridge lee EXPERIMENT_PLAN.md, programa los experimentos, los despliega en una GPU y recoge los primeros datos.
citation-audit comprueba que cada referencia existe, tiene bien los autores y respalda la frase donde se cita.
Incluye líneas para patentes (claims-drafting, prior-art-search), solicitudes de financiación y demostraciones en Lean.
Cuándo usarla
Quieres dejar de noche un ciclo de experimento, revisión y corrección y leer el resultado por la mañana.
Antes de enviar un artículo necesitas detectar autores inventados, años erróneos y citas fuera de contexto.
Tienes un área pero no una idea concreta y buscas un repaso de trabajos y propuestas con su novedad evaluada.
Pídale al agente
Lanza idea-discovery sobre detección de anomalías en series temporales con pocos datos etiquetados
Revisa paper/main.bib con citation-audit y dime qué referencias son dudosas
Pasa auto-review-loop por el borrador de paper/, como mucho tres rondas
Preguntas
¿Cómo se instala ARIS?
Con npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep. Los autores publican además la CLI independiente ARIS-Code y plugins para Claude Code y Codex CLI; el revisor requiere registrar una vez el servidor MCP codex.
¿Funciona ARIS en Cursor o Codex?
Sí. El README cita Claude Code, Codex CLI, Cursor, Trae, Antigravity, GitHub Copilot CLI y OpenClaw, y el repositorio tiene una carpeta skills-codex propia.
¿Necesita ARIS la API de Claude u OpenAI?
No siempre. Según los autores, hay combinaciones alternativas de modelos, también alojados en ModelScope, que no usan las API de Claude ni de OpenAI.
