Auto-claude-code-research-in-sleep
무엇인가
ARIS는 머신러닝 연구 작업을 자율 루프로 돌리기 위한 마크다운 전용 스킬 묶음이다. 아이디어 발굴, 실험 구현과 자동화, 결과 검증이라는 연구 파이프라인 각 단계에 규칙과 절차를 붙이고, 실행 주체와 검증 주체를 분리하는 방식을 규율한다.
어떻게 동작하나
동작 방식은 파일과 슬래시 명령 두 갈래다. SKILL.md 형식의 마크다운 스킬이 저장소에 놓이고 /proof-orchestrator, /research-implement-feature 같은 슬래시 명령으로 호출된다. review_gate.py, idea_discovery_gate.py, copilot_native_evidence.py 같은 헬퍼 스크립트와 templates/ 디렉터리가 함께 배포되어 게이트 판정과 증거 수집을 맡는다. 실행 에이전트가 작업을 수행하면 독립 모델(기본값 Codex MCP)이 리뷰하며, codex exec 브리지가 codex-reply 스레드를 이어받아 리뷰 결과의 threadId를 유지한다.
무엇과 다른가
프롬프트를 직접 쓰거나 단일 CLAUDE.md에 규칙을 몰아넣는 방식과 구조가 다르다. 규칙이 연구 단계별 스킬로 쪼개져 있고, 실행자와 리뷰어가 서로 다른 모델이라는 전제 위에서 리뷰 게이트가 결과를 통과시킨다. 프레임워크나 런타임에 묶이지 않아 같은 마크다운 묶음을 여러 에이전트에서 그대로 쓴다. HERO처럼 에이전트의 과잉 방어를 막는 단일 규칙 블록과 달리 연구 루프 전체의 절차를 다룬다.
어떻게 쓰나
설치는 스킬을 저장소에서 직접 가져다 놓는 방식과 CLI·플러그인으로 한 명령에 설치하는 방식을 모두 지원한다. codex-cli 0.154 이상에서는 codex mcp-server 제거로 리뷰어 브리지를 재등록해야 하며, 기존 설치자는 Quick Start 2b, 신규 설치자는 2단계를 따른다. 세션 승인 대기 상태를 표시하는 macOS 위젯은 cd aris-monitor && ./run.sh로 실행한다.
전제와 한계
Claude Code를 비롯해 Codex CLI, Cursor, Trae, Antigravity, GitHub Copilot CLI, OpenClaw, DeepSeek Harness에서 동작한다. 기본 리뷰어는 Codex MCP이고, ModelScope 호스팅 모델을 포함한 대체 모델 조합은 Claude나 OpenAI API 없이도 구성할 수 있다. 마크다운 전용이라 별도 프레임워크 설치가 필요 없지만, 리뷰어 브리지 변경 이후 codex-cli 버전에 따라 재등록이 필요하다.