ARIS：輕量 Markdown 驅動的自動化 ML 研究工具，支援跨模型審查循環

ARIS（Auto-Research-In-Sleep）是一套輕量的 Markdown-only 技能，專為自主 ML 研究設計。核心功能包括跨模型審查循環（cross-model review loops）、想法發現（idea discovery）與實驗自動化（experiment automation）。該工具無需任何框架，無供應商鎖定，可相容於 Claude Code、Codex、OpenClaw 或其他任何 LLM Agent。意即使用者只需撰寫 Markdown 格式的技能描述，即可驅動 Agent 自動執行研究任務，如論文審查、假設生成與實驗執行。 對於習慣使用 Claude Code 或 Codex 進行研究自動化的開發者，ARIS 提供了一個極簡的替代方案，無需學習複雜的 SDK 或 API。該專案在 GitHub 上已獲得 13016 顆星，近期 7 天增加 190 顆星，顯示社群關注度高。特別是那些希望構建自主研究管線但希望避免過度工程化的團隊，ARIS 的無框架設計能快速整合進現有工作流。