/ الدليل / الملعب / ARIS (Auto-Research-In-Sleep)
← كل الخوادم ↗ GitHub
● مجتمع wanshuiyin ⚡ فوري

ARIS (Auto-Research-In-Sleep)

بواسطة wanshuiyin · wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

مهارات تحوّل agent الكود اللغوي إلى باحث تعلم آلي استقلالي — اكتشاف أفكار ودورات مراجعة متعددة النماذج وأتمتة تجارب ليلية.

ARIS (Auto-Research-In-Sleep) حزمة مهارات Markdown فقط للبحث المستقل في تعلم الآلة. مصمم للتشغيل دون إشراف — عادةً طوال الليل — وإنتاج كومة من مرشحي البحث المُنقَّحين ونتائج التجارب وملاحظات المراجعة. لا قفل على أي framework: المهارات تعمل مع Claude Code وCodex وOpenCode وأي agent يُحمّل مهارات markdown. مبني للباحثين المنفردين والمختبرات الصغيرة التي تريد تراكم الحوسبة والاستدلال أثناء نومهم.

▶ شاهد العرض 📦 التثبيت 💡 حالات الاستخدام

لماذا تستخدمه

الميزات الأساسية

عرض مباشر

كيف يبدو في الممارسة

جاهز

التثبيت

اختر العميل

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "aris-research-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep",
        "~/.claude/skills/aris"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

افتح Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. أعد التشغيل بعد الحفظ.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "aris-research-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep",
        "~/.claude/skills/aris"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

يستخدم Cursor نفس مخطط mcpServers مثل Claude Desktop. إعدادات المشروع أولى من الإعدادات العامة.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "aris-research-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep",
        "~/.claude/skills/aris"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

انقر على أيقونة MCP Servers في شريط Cline الجانبي، ثم "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "aris-research-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep",
        "~/.claude/skills/aris"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

نفس الصيغة مثل Claude Desktop. أعد تشغيل Windsurf لتطبيق التغييرات.

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "aris-research-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep",
        "~/.claude/skills/aris"
      ]
    }
  ]
}

يستخدم Continue مصفوفة من كائنات الخادم بدلاً من خريطة.

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "aris-research-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep",
          "~/.claude/skills/aris"
        ]
      }
    }
  }
}

أضف إلى context_servers. يعيد Zed التحميل تلقائيًا عند الحفظ.

claude mcp add aris-research-skill -- git clone https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep ~/.claude/skills/aris

أمر من سطر واحد. تحقق باستخدام claude mcp list. احذف باستخدام claude mcp remove.

حالات الاستخدام

استخدامات عملية: ARIS (Auto-Research-In-Sleep)

تشغيل جلسة بحث استقلالية طوال الليل

👤 الباحثون المنفردون / المختبرات الصغيرة ⏱ ~720 min advanced

متى تستخدمه: لديك اتجاه بحثي و12 ساعة؛ تريد الاستيقاظ على تجارب مرشحة.

المتطلبات الأساسية
  • وصول لحوسبة (GPU/سحابة) للتجارب — ARIS يجدول؛ أنت توفر المشغّل
الخطوات
  1. تحديد النطاق
    Use ARIS. Goal: explore parameter-efficient fine-tuning variants for small LLMs. Budget: 12h, 5 ideas, 2 experiments per idea.✓ تم النسخ
    → خطة مع ميزانيات لكل مرحلة
  2. الاكتشاف
    Generate 10 candidate ideas. Cross-review. Keep the top 5.✓ تم النسخ
    → قائمة أفكار مرتبة مع انتقادات
  3. التشغيل
    For each top idea, draft an experiment, run it, log metrics. Stop when budget exhausted.✓ تم النسخ
    → التجارب مكتملة؛ المقاييس مُسجَّلة

النتيجة: تقرير صباحي: أفكار مرتبة مع إشارة تجريبية فعلية.

المزالق
  • استخدام الحوسبة يخرج عن السيطرة — حدود صارمة لكل تجربة في الميزانية؛ ARIS يحترمها
اجمعها مع: filesystem

إجراء مسح أدبي واستخراج الادعاءات التجريبية

👤 الباحثون الداخلون إلى مجال جديد ⏱ ~90 min intermediate

متى تستخدمه: تحتاج رسم خريطة ادعاءات وفجوات حقل فرعي.

الخطوات
  1. تحديد النطاق
    Scan papers from 2024-2026 on diffusion-LM hybrids. Extract claimed contributions and benchmarks.✓ تم النسخ
    → جدول ادعاءات
  2. النقد
    Cross-review claims against each other. What's contradictory or under-tested?✓ تم النسخ
    → تحليل الفجوات

النتيجة: خريطة للحقل الفرعي مع فجوات بحثية محددة.

المزالق
  • اقتباسات مُهلوَسة — ARIS يتضمن خطوة تحقق — اقرن مع arxiv MCP للحقيقة الأرضية
اجمعها مع: notebooklm-py-skill

التركيبات

اجمعها مع خوادم MCP أخرى لتحقيق نتائج x10

aris-research-skill + notebooklm-py-skill

هضم الأدبيات قبل/بعد البحث

Use NotebookLM to digest related papers; ARIS to design experiments.✓ تم النسخ
aris-research-skill + filesystem

حفظ مواد التجربة تحت /research/<run-id>/

Save all logs and results under /research/2026-05-03/.✓ تم النسخ

الأدوات

ما يوفره هذا الـ MCP

الأداةالمدخلاتمتى تستدعيهاالتكلفة
plan_research goal, budget بداية الجلسة tokens
discover_ideas topic, n مرحلة توليد الأفكار tokens
cross_review idea, models[] تصفية الأفكار tokens × n models
run_experiment idea, runner config التحقق compute + tokens

التكلفة والحدود

تكلفة التشغيل

حصة API
Tokens + حوسبة — كلاهما قد يكون كبيرًا
الرموز لكل استدعاء
اكتشاف الأفكار والمراجعة المتقاطعة ثقيلان في tokens
التكلفة المالية
المهارة مجانية؛ تدفع الحوسبة واستخدام النماذج
نصيحة
حدد حدودًا صارمة لـ tokens / الحوسبة في مرحلة التخطيط

الأمان

الصلاحيات والأسرار ونطاق الأثر

الحد الأدنى من الصلاحيات: Compute runner access Read access to data
تخزين بيانات الاعتماد: خارجي — تُديره مشغّلك
نقل البيانات الخارجي: يعتمد على إعداد نموذجك/مشغّلك
لا تمنح أبدًا: Production data to autonomous research loops

استكشاف الأخطاء

الأخطاء الشائعة وحلولها

Loops without converging

شدّد الميزانية؛ ARIS يحترم الحدود ويتوقف

Cross-review collapses to one viewpoint

نوّع نماذج المراجعين؛ إذا كانوا جميعًا من نفس العائلة ستحصل على آراء مترابطة

Experiments fail silently

شدّد تقارير أخطاء المشغّل؛ ARIS يُسجّل لكن لا يستطيع إصلاح مشغّلات معطوبة

البدائل

ARIS (Auto-Research-In-Sleep) مقابل البدائل

البديلمتى تستخدمهاالمقايضة
Hand-run experimentsتحتاج تحكمًا كاملًالا يتسع لما هو أبعد من ساعاتك
Hosted AutoML platformsتريد حوسبة وواجهة مُدارةمرونة أقل؛ تكلفة

المزيد

الموارد

📖 اقرأ ملف README الرسمي على GitHub

🐙 تصفح القضايا المفتوحة

🔍 تصفح أكثر من 400 خادم MCP و Skills