aris-lite

本项目基于原项目 wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep 改造。

README 这里只保留安装、用法、工作流、参数与集成配置等和实际使用直接相关的内容；原项目的背景介绍、设计理念、效果展示、路线图、引用等说明请直接查看原项目。

快速开始

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/cd4374/aris-lite.git
cd aris-lite

# 2. 安装 skills 到 Claude Code
cp -r skills/* ~/.claude/skills/

# 3. （仅 review 类 skill 需要）安装 Codex MCP
npm install -g @openai/codex
codex setup                    # 提示选模型时选 gpt-5.4
claude mcp add codex -s user -- codex mcp-server

# 4. 进入 Claude Code 使用
claude

常用命令：

/aris-0-2-idea-discovery "你的研究方向"              # 工作流 1：idea 发现
/aris-0-3-experiment-bridge                         # 工作流 1.5：实现 + 部署 + 初始结果
/aris-3-1-auto-review-loop "你的论文主题或范围"         # 工作流 2：自动 review 循环
/aris-4-7-paper-writing "04_NARRATIVE_REPORT.md"    # 工作流 3：论文写作 + submission gate
/aris-5-1-rebuttal "paper/ + reviews" — venue: ICML  # 工作流 4：rebuttal
/aris-0-1-research-pipeline "你的研究方向"            # 全流程：0 → 1 → 1.5 → 2 → 3 → 6

模板见 templates/：

• RESEARCH_BRIEF_TEMPLATE.md
• EXPERIMENT_PLAN_TEMPLATE.md
• NARRATIVE_REPORT_TEMPLATE.md
• PAPER_PLAN_TEMPLATE.md

项目状态与会话恢复（集中约定）

为避免上下文压缩或新会话丢状态，统一在项目根目录维护：

• CLAUDE.md：包含 ## Pipeline Status（当前阶段、当前 idea、正在运行任务、next step）
• 01_IDEA_REPORT.md：idea 发现与排序主产物
• 01_FINAL_PROPOSAL.md：方法定稿
• 02_EXPERIMENT_PLAN.md：实验设计
• 02_EXPERIMENT_TRACKER.md：实验执行状态
• 02_EXPERIMENT_RESULTS.md：实验结果汇总
• 03_AUTO_REVIEW.md + REVIEW_STATE.json：自动 review 循环记录与恢复状态
• 04_NARRATIVE_REPORT.md：论文写作输入叙事

推荐恢复读取顺序：

1. CLAUDE.md（Pipeline Status）
2. 02_EXPERIMENT_TRACKER.md / 02_EXPERIMENT_RESULTS.md
3. 03_AUTO_REVIEW.md 与 REVIEW_STATE.json（若存在）
4. 需要时再读更早阶段文件（01_*）

建议在这些时机立即更新 CLAUDE.md 的 Pipeline Status：

• 阶段切换
• 选题切换
• 训练启动/结束
• 用户说“save / record / new session / wrap up”

技能变体治理（Skill Variant Governance）

skills/skills-codex-claude-review/ 是生成产物。维护时使用：

python3 tools/generate_skill_variants.py --variant codex-claude-review --write
python3 tools/generate_skill_variants.py --check
python3 tools/skill_variant_drift_report.py --check

治理规则：

1. 新 drift 必须收敛，或写入 tools/skill_variant_drift_allowlist.json 并给出理由。
2. allowlist 仅作临时措施，优先回收。
3. 避免模糊匹配，按 skill 名显式列出。
4. 合并前保持变体检查与漂移检查同时通过。

OpenClaw（无 slash 技能）最小适配

若在不支持 slash command 的宿主环境使用 ARIS，按阶段提示执行并强制文件化产出：

• 阶段 1 文献扫描 → outputs/lit_scan.md
• 阶段 2 生成 idea → outputs/idea_report.md
• 阶段 3 实验剧本 → outputs/experiment_plan.md / outputs/runbook.md
• 阶段 4 review loop → outputs/review_loop.md

核心原则：阶段化执行、文件优先、最多 4 轮循环、证据可追溯。

工作流导航

全流程（aris-0-1-research-pipeline）

适合：希望从研究方向直接串起环境检查、idea 发现、实验桥接、自动 review、论文写作和最终投稿检查。

入口：

/aris-0-1-research-pipeline "你的研究方向"

支持组合输入：

/aris-0-1-research-pipeline "改进方法 X" — ref paper: https://arxiv.org/abs/2406.04329
/aris-0-1-research-pipeline "改进方法 X" — base repo: https://github.com/org/project
/aris-0-1-research-pipeline "改进方法 X" — ref paper: https://arxiv.org/abs/2406.04329, base repo: https://github.com/org/project

流程：

工作流 0：环境检查
→ 工作流 1：idea 发现
→ 工作流 1.5：实验桥接
→ 工作流 2：自动 review 循环
→ 工作流 3：论文写作
→ 工作流 6：submission gate

常见用法：

• 只给研究方向：自动从调研到论文写作全流程推进
• 给 ref paper：先围绕参考论文总结和找改进点
• 给 base repo：基于现有代码仓库实现和部署实验
• 两者都给：围绕“这篇论文 + 这套代码”组织完整工作流

工作流 1：Idea 发现

适合：还没有具体 idea，只有研究方向。

入口：

/aris-0-2-idea-discovery "你的研究方向"

典型流程：

/aris-1-1-research-lit
→ /aris-1-4-idea-creator
→ /aris-1-5-novelty-check
→ /aris-1-6-research-review
→ /aris-1-7-research-refine
→ /aris-1-8-experiment-plan

主要输出：

• 01_IDEA_REPORT.md
• 01_FINAL_PROPOSAL.md
• 02_EXPERIMENT_PLAN.md

工作流 1.5：实验桥接

适合：已经有实验计划，需要实现代码、做 sanity check、部署实验并收集初始结果。

入口：

/aris-0-3-experiment-bridge
# 或
/aris-0-3-experiment-bridge "my_plan.md"

默认会优先读取：

• 02_EXPERIMENT_PLAN.md
• 缺失时回退到 refine-logs/EXPERIMENT_PLAN.md

典型流程：

解析实验计划
→ 实现实验代码
→ 代码审查（可选）
→ sanity check
→ 部署到 GPU / 本地环境
→ 收集初始结果

工作流 2：自动 Review 循环

适合：已有实验结果或论文草稿，需要自动 review → 修复 → 再 review。

入口：

/aris-3-1-auto-review-loop "你的论文主题或范围"

也支持：

/aris-3-1-auto-review-loop

该 skill 会自动读取项目中的叙事文档、实验结果和历史 review 上下文。

工作流 3：论文写作

适合：已有 04_NARRATIVE_REPORT.md，希望生成投稿论文并做最终投稿检查。

入口：

/aris-4-7-paper-writing "04_NARRATIVE_REPORT.md"

分步模式：

/aris-4-1-paper-plan
→ /aris-4-2-paper-figure
→ /aris-4-4-paper-write
→ /aris-4-5-paper-compile
→ /aris-4-6-auto-paper-improvement-loop
→ /aris-4-8-submission-gate

输入建议：

• 研究问题
• 关键声明
• 实验设置
• 定量结果
• 图表说明
• 手工图需求（会记录到 05_FIGURE_MANIFEST.md）

工作流 4：Rebuttal

适合：已经收到审稿意见，需要生成 rebuttal 草稿。

入口：

/aris-5-1-rebuttal "paper/ + reviews" — venue: ICML, character limit: 5000

主要参数：

• venue：目标会议
• character limit：必填，回复字数限制
• quick mode：只做解析和策略
• auto experiment：自动补实验
• max stress test rounds
• max followup rounds

输出：

• PASTE_READY.txt
• REBUTTAL_DRAFT_rich.md

常用参数

所有流水线命令都支持内联参数：

/aris-0-1-research-pipeline "你的课题" — AUTO_PROCEED: false
/aris-0-1-research-pipeline "你的课题" — human checkpoint: true
/aris-0-1-research-pipeline "你的课题" — sources: zotero, web
/aris-0-1-research-pipeline "你的课题" — arxiv download: true

常用参数如下：

参数	默认值	作用
AUTO_PROCEED	true	idea 选择阶段自动继续
human checkpoint	false	在 review 循环中每轮暂停等待人工确认
submission gate	true	论文写作后自动执行 /aris-4-8-submission-gate
sources	all	文献源：zotero、obsidian、local、web、semantic-scholar、all
arxiv download	false	下载最相关的 arXiv PDF
DBLP_BIBTEX	true	用 DBLP/CrossRef 获取真实 BibTeX
code review	true	部署前进行代码审查
wandb	false	自动注入 W&B 日志
illustration	gemini	AI 作图：gemini、mermaid、false
venue	ICLR	目标会议 / 期刊模板
base repo	false	基础代码仓库 URL
compact	false	生成精简摘要文件
ref paper	false	参考论文 PDF 路径或 arXiv URL

新流程统一优先写带阶段前缀的 canonical 产物，例如 00_ENVIRONMENT_HEALTHCHECK.md、01_IDEA_REPORT.md、02_EXPERIMENT_RESULTS.md、03_AUTO_REVIEW.md、04_NARRATIVE_REPORT.md、05_PAPER_PLAN.md、06_SUBMISSION_GATE.md；旧文件名仍可作为回退读取。

安装

前置条件

1. 安装 Claude Code
2. （仅 review 类 skill 需要）安装 Codex CLI 并配置为 MCP server：

npm install -g @openai/codex
claude mcp add codex -s user -- codex mcp-server

3. （仅工作流 3：论文写作需要）安装 LaTeX 环境，至少包含 latexmk 和 pdfinfo：

# macOS
brew install --cask mactex    # 或 brew install basictex
brew install poppler

# Ubuntu/Debian
sudo apt install texlive-full latexmk poppler-utils

# 验证
latexmk --version && pdfinfo -v

安装 Skills

git clone https://github.com/cd4374/aris-lite.git
cd aris-lite

# 安装全部 skills
cp -r skills/* ~/.claude/skills/

# 或只安装指定 skill
cp -r skills/aris-3-1-auto-review-loop ~/.claude/skills/
cp -r skills/aris-1-1-research-lit ~/.claude/skills/

更新 Skills

cd aris-lite
git pull

# 全量更新
cp -r skills/* ~/.claude/skills/

# 安全更新（只新增，不覆盖本地已改内容）
cp -rn skills/* ~/.claude/skills/

# 只更新单个 skill
cp -r skills/aris-0-3-experiment-bridge ~/.claude/skills/

维护者：生成覆盖层（SSOT）

skills/skills-codex-claude-review/ 是 generated artifact。

# 重新生成
python3 tools/generate_skill_variants.py --variant codex-claude-review --write

# 漂移检查（CI 同款）
python3 tools/generate_skill_variants.py --check

维护者：base vs codex 漂移报告

用于跟踪 skills/ 与 skills/skills-codex/ 的差异（第二阶段，信息化治理）：

# 汇总报告
python3 tools/skill_variant_drift_report.py

# 导出 JSON + Markdown + 优先级报告
python3 tools/skill_variant_drift_report.py \
  --json-out artifacts/skill_drift_report.json \
  --markdown-out artifacts/skill_drift_report.md \
  --priority-out artifacts/skill_drift_priority.md

# 仅检查未 allowlist 的漂移（可作为后续强校验）
python3 tools/skill_variant_drift_report.py --check

allowlist 文件：tools/skill_variant_drift_allowlist.json。 治理策略：见下文「技能变体治理（Skill Variant Governance）」小节。

免确认配置（可选）

在 .claude/settings.local.json 中添加：

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "mcp__codex__codex",
      "mcp__codex__codex-reply",
      "Write",
      "Edit",
      "Skill(aris-3-1-auto-review-loop)"
    ]
  }
}

可选集成

GPU 服务器配置

如果需要自动部署实验，在项目 CLAUDE.md 中添加你的服务器信息：

## 远程服务器

- SSH：`ssh my-gpu-server`
- GPU：4x A100
- Conda 环境：`research`
- 激活：`eval "$(/opt/conda/bin/conda shell.bash hook)" && conda activate research`
- 代码目录：`/home/user/experiments/`
- 后台运行：`screen -dmS exp0 bash -c '...'`

如果当前机器本身就有 GPU，也可以直接描述本机环境。

Zotero 集成（可选）

uv tool install zotero-mcp-server
claude mcp add zotero -s user -- zotero-mcp -e ZOTERO_LOCAL=true

或使用 Web API：

claude mcp add zotero -s user -- zotero-mcp \
  -e ZOTERO_API_KEY=your_key -e ZOTERO_USER_ID=your_id

用于：

• 搜索 Zotero 文献库
• 读取 PDF 标注
• 导出 BibTeX

Obsidian 集成（可选）

claude mcp add obsidian-vault -s user -- npx @bitbonsai/mcpvault@latest /path/to/your/vault

用于：

• 搜索研究笔记
• 沿标签 / wikilinks 查找相关内容
• 将个人笔记纳入文献调研上下文

arXiv 集成

/aris-1-1-research-lit 默认使用 arXiv API 获取元数据。

下载 PDF：

/aris-1-1-research-lit "topic" — arxiv download: true
/aris-1-1-research-lit "topic" — arxiv download: true, max download: 10

也可单独使用：

/aris-1-2-arxiv "attention mechanism"
/aris-1-2-arxiv "2301.07041" — download

全部 Skills

0.x 总入口与全流程

Skill	功能	Codex MCP？
aris-0-1-research-pipeline	端到端：工作流 1 → 1.5 → 2 → 3	是

1.x Idea 阶段

Skill	功能	Codex MCP？
aris-0-2-idea-discovery	工作流 1 编排	是
aris-1-1-research-lit	多源文献搜索	否
aris-1-4-idea-creator	idea 生成与筛选	是
aris-1-5-novelty-check	查新验证	是
aris-1-6-research-review	单轮深度评审	是
aris-1-7-research-refine	方法精炼	是
aris-1-8-experiment-plan	实验规划	否
aris-1-9-research-refine-pipeline	精炼 + 实验规划流水线	是

2.x 实验阶段

Skill	功能	Codex MCP？
aris-0-3-experiment-bridge	实现、sanity check、部署、收结果	否
aris-2-1-run-experiment	运行实验	否
aris-2-2-monitor-experiment	监控实验	否

3.x Review 阶段

Skill	功能	Codex MCP？
aris-3-1-auto-review-loop	自动 review 循环	是
aris-3-3-analyze-results	分析实验结果	否

4.x 写作阶段

Skill	功能	Codex MCP？
aris-4-7-paper-writing	工作流 3 编排	是
aris-4-1-paper-plan	论文大纲与 claims-evidence 矩阵	是
aris-4-2-paper-figure	图表与 LaTeX 表格生成	可选
aris-4-3-paper-illustration	方法示意图	否
aris-4-4-paper-write	逐节 LaTeX 写作	是
aris-4-5-paper-compile	编译 PDF	否
aris-4-6-auto-paper-improvement-loop	自动润色循环	是

5.x 投稿后阶段

Skill	功能	Codex MCP？
aris-5-1-rebuttal	rebuttal 流水线	是
aris-5-2-paper-slides	论文报告幻灯片	否
aris-5-3-paper-poster	论文海报	否

工具类

Skill	功能	Codex MCP？
aris-1-2-arxiv	arXiv 搜索、下载、摘要	否
aris-9-3-pixel-art	像素风 SVG 插图	否

说明

• 如需查看项目背景、设计动机、效果展示、路线图、引用方式等信息，请直接访问原项目：
  • wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
• 本 README 保留和“怎么安装、怎么配置、怎么用”直接相关的内容，重点聚焦从 idea 到论文的核心工作流。

License

MIT