1仕組みと動作原理

プロダクト全体は実行可能バイナリではなく、82個のMarkdown製「スキル」（SKILL.md）で構成：インストールは各スキルディレクトリをプロジェクトの .claude/skills/<name> にシンボリックリンクするだけで、ホストCLIのスラッシュコマンド探索機構で読み込まれ、プロンプトのオーケストレーションと確定的な少数スクリプトで振る舞いを実現。

README.md

bash Auto-claude-code-research-in-sleep/tools/install_aris.sh ~/your-project # symlinks ARIS skills into <project>/.claude/skills/

ここでの処理内容：「スキル」をホスト非依存のプレーンテキスト資産として分離（同一の SKILL.md が Claude Code / Cursor / Trae / Antigravity / Copilot CLI を同時にカバーし、Codex向けには skills/skills-codex/ のミラーを提供）。導入・削除は tools/install_aris.sh + .aris/installed-skills.txt のリスト管理で行われ、自身が配置したエントリのみを操作。

フラグシップの起点 /research-pipeline は5つのフェーズ（idea-discovery → experiment-bridge → auto-review-loop → summary → paper-writing）を連携させ、各段階の実行状態と「受入審査状態」を .aris/runs/<run_id>.json に分離して永続化することで、中断しても最初からやり直さず再開可能。

skills/research-pipeline/SKILL.md

- **RESUMABLE = true** — When `true` (default), the pipeline records per-stage state to `.aris/runs/<run_id>.json` so a crashed/interrupted run can resume via `/research-pipeline — resume <run_id>` instead of restarting. Stage status splits `done` (executor finished writing) from `accepted` (the stage's cross-model gate / deterministic verifier passed); resume re-validates any `done`-but-unaccepted stage. See `shared-references/resumable-runs.md`.

再開セマンティクスが中核の設計思想：done=実行側が完了を自己申告（同一モデルの自己評価可）、accepted=異種モデルによるレビューまたは決定的バリデータが必須。再開時は最初の未完了フェーズから実行されるため、「完了済みだが未検収」のフェーズはスキップされず再監査される。

「就寝中の自律実行」の運用形態：Stage 1 は日中・夕方にテーマ選定を行い、Stage 2-3（実験実装＋自律査読ループ）は完全無人で実行。Stage 3 は /auto-review-loop 内部のマルチラウンドループ（デフォルト4回、スコア≥6 かつ verdict∈{ready,almost} で終了）であり、外部タイマーを不要とする。

skills/research-pipeline/SKILL.md

**Sweet spot**: Run Stage 1 in the evening, launch Stage 2-3 before bed, wake up to a reviewed paper.

同文書の Key Rules にも「- **Stages 2-3 can run autonomously** once the idea is selected. This is the "sleep and wake up to results" part.」と明記。停止条件は skills/auto-review-loop/SKILL.md の定数（MAX_ROUNDS = 4 と POSITIVE_THRESHOLD の AND 条件）で厳密に管理。

「外部タイマー」に対する明確な規約的制約：タイマーやハートビートは起動とタスク推進のみを担い、作業品質の合否判定は決して行わない。ハートビートが停滞を検知した場合、構造的な方向転換か人間へのエスカレーションのみが許可され、「十分である」と独断判定することは禁止。

skills/shared-references/external-cadence.md

One-liner: **a heartbeat may say "keep going," never "good enough."**

同文書内の表で「外部事実の待機（付加的・/loop 使用可）」と「内部セマンティックループのラップ（有害・禁止）」を明確に区別。/auto-review-loop や /experiment-queue を外部ループで包むことは禁止されている（査読スレッドの記憶喪失や内蔵60秒スケジューラとの競合を防ぐため）。自律エージェント基盤として高度な自己規律層を持つ。

無人実行時の稼働維持と監視は確定的なデーモンに依存：GPUサーバー側では標準ライブラリ＋nvidia-smiのみを用いたwatchdogが常駐し、タスク種別ごとに DEAD/IDLE/STALLED/STALE アラートを出力して summary.txt に集約、低頻度ポーリングに対応。

docs/WATCHDOG_GUIDE.md

A lightweight Python daemon that runs on each GPU server, continuously monitoring all registered tasks. Zero dependencies beyond Python 3 standard library + `nvidia-smi`.

ローカル側には aris-monitor（標準ライブラリTkinterのみを用いた常駐フローティングウィンドウ）が用意され、~/.claude/sessions/<pid>.json の status=="waiting" を読み取ることで権限確認待ちのセッションを可視化。READMEには「**No network calls, ever.**」と明記（行クリック時のターミナル最前面化のみが非読み取り動作）。

「査読の妥当性」を担保するクロスモデル審査団メカニズム：実行側（Claude / Codex / Cursor / Antigravity / Copilot CLI）がコードや論文を執筆し、査読側は必ず別系列のモデル（Codex MCP の GPT-6-Astra、claude-review / gemini-review MCP、または Copilot ネイティブの rubber-duck）を担当。査読呼び出しごとのスレッド/トレースIDもすべて保存。

AGENT_GUIDE.md

Executor (Claude / Codex / Cursor / Antigravity / Copilot CLI) writes code & papers; reviewer (GPT-6-Astra via Codex MCP, Claude / Gemini via `claude-review` / `gemini-review` MCP, or Copilot's evidence-gated native complementary reviewer for `/auto-review-loop`) critiques independently.

デフォルトのルーティングと推論強度は skills/shared-references/reviewer-routing.md に規定：通常呼び出しは gpt-6-astra + xhigh、詳細監査スキル（/proof-checker、/kill-argument、/paper-claim-audit、/experiment-audit 等）は ultra を指定し、初回呼び出し時に model と model_reasoning_effort の明示的固定を義務付け。

「モデル組み合わせ層」は二層構造：実行側はホスト自身の ANTHROPIC_* や各社互換エンドポイントの環境変数を使用し、査読側は同梱のMCPブリッジ（llm-chat / minimax-chat / gemini-review / claude-review）を経由。これにより、実行と査読で完全に異なる事業者やAPIキーを併用可能。

docs/LLM_API_MIX_MATCH_GUIDE.md

本指南说明如何自由搭配 Claude Code 执行器和外部审查器的 API。

同文書にはコピペ可能な mcpServers 設定スニペット（例: llm-chat の env に LLM_API_KEY + LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 + LLM_MODEL=deepseek-chat）が記載され、Z.ai/Kimi/LongCatなどの組み合わせ例も提示。/auto-review-loop-llm や /auto-review-loop-minimax が即座に利用可能な査読エンドポイントとなる。

実験の本格的な実行はBashからリモート/クラウドGPUを直接制御：ssh + rsync + screen によるデプロイ、vast.ai インスタンスのオンデマンド調達（自動破棄・予算上限付き）、または Modal サーバーレスGPUに対応。判断基準はプロジェクトの CLAUDE.md 内の gpu: local|remote|vast|modal 設定。

skills/run-experiment/SKILL.md

- **Vast.ai** (`gpu: vast`): Check for `vast-instances.json` at project root — if a running instance exists, use it. Also check `CLAUDE.md` for a `## Vast.ai` section.

vast-gpu スキルがインスタンス選定とライフサイクルを管理（vastai search offers / create instance / destroy instance、リストは vast-instances.json に記録）。serverless-modal は Modal（ローカルからの modal run 実行、秒単位課金、ゼロスケール）を制御。monitor-experiment が screen 出力、結果JSON、W&B曲線を回収。

エージェント向けの全体インデックスとして AGENT_GUIDE.md（LLM向け構造化ルーティング）を配置し、「SKILL.md こそが正式仕様であり、ガイドと競合した場合は SKILL.md を優先する」と明記することで、大規模リポジトリにおけるコンテキストの乖離を抑制。

AGENT_GUIDE.md

> **Source of Truth.** This file is a *routing index*, not a specification.

同ガイドにはプラットフォーム別のスキル配置表が提示されており（Claude/Cursor/Trae/Antigravity/Copilot は skills/<name>/SKILL.md、Codex は skills/skills-codex/<name>/SKILL.md）、コードをフォークさせることなくミラー構造でマルチホスト対応を実現。

2コア機能

01エンドツーエンドの自律型研究パイプライン（テーマ選定→実験→査読→論文執筆）。単一の /research-pipeline コマンドで5つのフェーズを連携

02再開可能な無人査読ループ：デフォルト4ラウンド、基準到達で自動停止、異常終了時は状態ファイルから復帰

03クロスモデル対抗査読：Codex/GPT-6-Astra、Claude、Gemini、任意のOpenAI互換モデル、MiniMax、Copilot rubber-duck、手動（manual）バックエンドへのルーティングに対応

04リモート/クラウドGPUによる実験実行と監視（SSHサーバー、vast.ai による自動破棄付きオンデマンド調達、Modal サーバーレス、複数ジョブキュー＋watchdog監視）

05マルチソース文献調査と新規性検証（arXiv / Semantic Scholar / OpenAlex / DeepXiv / Exa / Gemini / ローカルPDF / Zotero / Obsidian の統合・重複排除）

06幻覚（ハルシネーション）を防ぐ引用チェーン：モデルの記憶によるBibTeX生成を排し、DBLP/CrossRefの実検索を使用。取得失敗時は [VERIFY] タグを付与

07持続的研究メモリ Research Wiki：論文・アイデア・実験・主張をグラフ管理し研究全体で蓄積（失敗したアイデアは最優先で保持され、削除不可）

08モバイル通知とHuman-in-the-Loop承認：Feishu（Lark）Webhook通知＋対話型承認/却下機能。APIコストゼロの手動査読バックエンドも完備

3外部依存関係

Kind	Dependency / Endpoint
cli	codex（OpenAI Codex CLI，`codex exec` 子进程）
cli	vastai（vast.ai 租机 CLI）
cli	modal（Modal 无服务器 GPU）
cli	ssh / rsync / screen / nvidia-smi（远程 GPU 服务器部署与巡检）
cli	rsync 代码同步（远端部署路径之一）
cli	LaTeX 工具链（latexmk / pdfinfo / pdffonts，论文编译与体检）
api	Anthropic 兼容端点（执行器侧，可用官方或第三方兼容网关）
api	OpenAI 兼容 LLM API（llm-chat MCP，可指向 OpenAI/DeepSeek/Kimi/MiniMax/自建兼容端点）
api	DeepSeek（经 llm-chat 作为审查器后端）
api	Moonshot / Kimi（经 llm-chat 作为审查器后端）
api	MiniMax Chat（minimax-chat MCP，/auto-review-loop-minimax 的专用后端）
api	Google Gemini（gemini-review MCP，直接 API 生成端点）
api	Feishu / Lark 机器人 webhook（推送通知）
api	Exa 搜索 API（exa-py SDK；/exa-search 与 /research-lit 的 sources: exa）
api	Semantic Scholar Graph API（论文检索）
api	OpenAlex API（引用图谱检索）
api	arXiv（元数据 API + PDF 下载）
api	CrossRef / DBLP（真实 BibTeX 校验，反幻觉引用）
api	Weights & Biases（训练曲线回读；由 monitor-experiment / training-check 调用）
api	Overleaf Git 桥（论文双向同步，凭 keychain/token）
network	本地 HTTP 服务（人工审查 MCP 在 127.0.0.1 开浏览器审批页；飞书桥默认 5000 端口）
package	lark-oapi（Python 飞书 SDK，feishu-bridge 依赖）
package	httpx（llm-chat / minimax-chat 的 HTTP 客户端）
package	deepxiv-sdk（可选：渐进式论文阅读技能 /deepxiv）

4推奨統制措置と判定根拠

安全運用のための推奨統制措置

Agent 向け

隔離環境で実行、都度明示的な認可

管理者向け

厳格な認可、全量監査、コンプライアンス確認

判定根拠（ファイルパスと抜粋）

本地凭据 / 浏览器配置: ユーザーのログインCookie/セッション/キーチェーンの読み取り: Overleafトークン: システムキーチェーン経由で取得（tools/overleaf_setup.sh が macOS keychain から取得、overle
scripts/: ローカルスクリプトまたはコマンドの実行: mcp-servers/codex-exec/server.py: サブプロセスとして `codex exec` を反復実行（argv = [CODEX_BIN,
网络端点: 外部ネットワークアクセスの宣言: api.anthropic.com / api.z.ai / api.moonshot.cn / api.longcat.chat（実行側の ANTH
本地工作目录: ファイルの読み書きと成果物出力: .aris/runs/<run_id>.json（フェーズ状態と検収記録）および .aris/runs/<run_id>.iterations.jsonl（停止基準ログ）

監査ノート： 単なるプロンプト集ではなく、実環境を直接操作する本格的な自動実行プラットフォームであるため：① 多数のAPIキーおよびローカル認証情報を直接読み取り・使用（ANTHROPIC_*、LLM_*、MiniMax、Gemini、Exa、W&B、~/.codex/config.toml、~/.gemini/.env、~/.claude/feishu.json、~/.modal.toml、vastai key、Overleaf keychain）。② 外部パッケージの導入およびリモートサービスの自動構成（vastai/modal/exa-py/deepxiv-sdk、lark-oapi、httpx の pip インストール、ユーザーサーバーへのSSH接続とrsync・依存関係構築、vast.ai/Modal の時間課金インスタンス調達）。③ Bash(*) の広範なツール権限を用いて任意の実験スクリプト、ssh/rsync/screen、git、curl を実行し、READMEの推奨設定では夜間の無人実行を想定。④ 論文、Webページ、査読レスポンス、外部スキル等のサードパーティ製コンテンツのレンダリング・実行経路におけるインジェクションリスクが存在。危険な脆弱性（TLS無効化、スクレイピング制限回避、無差別スクレイピングなど）は存在せず、実行されるのはユーザー自身の研究コードであること、また高度な自己規律機構（自己受入の禁止、査読者モデルファミリーの分離、外部タイマーによる品質合否判定の禁止、threat_scan によるインジェクション監査、vast.ai 自動破棄/予算設定、Modal CLIでの支払い情報入力警告、手動承認/Feishu通知ルート、デフォルトの human checkpoint スイッチ）が備わっていることから「危険（赤）」とは判定しない。結論として、自律型研究インフラとしての接触面と認証情報の集中に起因する本質的リスクが存在するため「注意（橙）」に分類される。仕様を十分理解した上で設定・利用すること（特に自動承認許可リストの範囲およびリモート環境のデータ境界に注意）。

5二重目の独立検証

[ok] skill.path 定位（旗舰入口选择） — 候选与判据：① 仓库根——glob 确认无 SKILL.md、无 plugin.json/.claude-plugin 清单，且 skills/ 下是 82 个平级技能目录（多入口多技能插件），按共享路径规则不取根；② skills/research-pipeline——README 快速开始的单命令总入口写的是 `/research-pipeline "your research direction" # Full pipeline: Workflow 1 → 1.5 → 2 → 3 end-to-end`，docs/SKILLS_CATALOG.md 的『🏗️ Workflow Orchestrators』一节以 '**Most users start here.**' 开头并把 /research-pipeline 列为第一条（'**Full chain** — Workflow 1 → 1.5 → 2 → 3, from research direction to submission-ready paper'），AGENT_GUIDE.md 亦写 'Main chain: /research-pipeline = W1 → W1.5 → W2 → W3'——三处独立证据一致指向它；③ skills/idea-discovery（W1）与 skills/auto-review-loop（W2，『睡觉跑』本体）——都是它的下游子技能，按『never a sibling sub-skill』规则不取。结论：取 skills/research-pipeline 作为旗舰条目。
[ok] pin commit 与本地工作副本一致 — git rev-parse HEAD 输出 15b9b27de6e265a058e875bbf15b09bf8a522aa3，与任务给定 pin 逐字符相同；未执行任何写操作。
[ok] license 元数据 — 仓库根 LICENSE 首行 'MIT License'、'Copyright (c) 2026 wanshuiyin'，与任务给定 MIT 一致。
[ok] 『82 skills』声明的真实性 — skills/ 下 86 个目录 − 4 个非技能目录（shared-references 与三个 skills-codex* 镜像/叠加层）= 82，与 README:612 与 docs/SKILLS_CATALOG.md 的 82 完全对齐；README 顶部另一处提到 '81 bundled skills' 指的是 ARIS-Code CLI 二进制内置包，与本仓库 main 树的 82 个目录不是同一口径，已在结论中按 main 树口径采信。
[ok] 外部依赖：codex 审查器确实是本地子进程而非文档承诺 — mcp-servers/codex-exec/server.py 源码含 `argv = [CODEX_BIN, "exec"]`、`subprocess.Popen(argv, ...)`、`shutil.which(CODEX_BIN)`，且 CODEX_BIN 默认为 'codex'；README/AGENT_GUIDE 关于『codex-cli 0.154 删除 codex mcp-server 后由本仓库自带桥接管』的叙述与代码一致。
[ok] 外部依赖：审查器端点逐个可定位 — LLM(llm-chat)、MiniMax、Gemini 三处端点均来自各自 server.py 的 os.environ 默认值或请求构造行；Exa 走 SDK（仅 EXA_API_KEY + exa-py 可见，无硬编码域名，已在 endpoint 字段标明 exa.ai 而非杜撰 API 路径）；arXiv/CrossRef/S2/OpenAlex 均命中 tools/*.py 的常量。
[discrepancy] 凭证读取：是否存在未披露的密钥读取 — 第一遍只列了环境变量与 ~/.gemini/.env、~/.claude/feishu.json。第二遍补到三处未在首轮列出的读取面：① ~/.codex/config.toml（README 明确 reviewer 模型来源，属读取用户 LLM 凭证/配置）；② ~/.modal.toml 与 vastai 的 API key 文件（serverless-modal / vast-gpu 技能要求）；③ 全局指针 ~/.aris/repo 与项目 .aris/installed-skills.txt（被技能 bash 块读取以解析 helper 路径）。三者均为『本地配置/凭证文件读取』，已并入 security.credential_reads，结论档位不变（橙色本就因凭证接触面）。
[ok] 注入面：是否真的做了防御而非只在文档里写 — tools/threat_scan.py 实现存在（regex、scope all/context/strict、quarantine 返回占位符 + findings），且 skills/idea-creator/SKILL.md 的 'ARIS_QUERY_PACK_SCAN_START … END' bash 块真的解析并调用它、扫描失败时跳过 wiki 上下文；skills/shared-references/injection-hygiene.md 给出『干净扫描≠安全』与分档 warn/block 规则。防御是落地的，不是宣言。

6結論

「一晩の自律実行」を一過性の長文対話ではなく、ステートフルで再開可能・受入検証可能なエンジニアリングとして実装：5段階ステートマシン＋done/accepted二重管理＋進行のみを担当し品質判定を行わないタイマー規約。

異種モデルによる対抗査読を標準規約として強制：実行と査読は別系統モデルが必須（同一系統は暫定扱い）、査読呼び出しごとのトレースID記録、詳細監査における推論強度 ultra の義務化。

網羅的なカバー範囲：文献調査→発案→実験→査読→論文執筆→反論（Rebuttal）→再投稿→スライド作成まで82個のスキルが連携し、特許や証明、口頭試問対策もカバー。7種のホスト環境に対応。

実コンピューティングへの定着：ローカル/リモートSSH/vast.ai/Modal の4系統のGPU実行、キュー管理、watchdog、コスト上限、自動破棄を備え、モックではなく本物の実験を実行。

固有リスクへの高い自覚と実装：プロンプトインジェクションスキャナ、プレースホルダ分離、エビデンス検証、出所追跡、自己改変のゲートウェイ化（スキル修正は /meta-apply 経由かつ人間承認必須）を完備。

低移行コスト・ホスト非依存：スキルは純粋なMarkdown、導入はシンボリックリンクとマニフェスト管理、Codex向けにもフォークではなくミラー提供で対応。

最適な用途： 研究テーマが明確に定まっており、「文献調査→アイデア検証→実験デプロイ→推敲・修正→論文執筆」の長い工程を夜間やバックグラウンドで自動化したいML/システム/ロボティクス分野の研究者。Claude Code や Codex CLI を日常的に利用し、リモートGPUやクラウドGPUを確保できる個人・小規模チームで、単一モデルの自己評価からクロスモデルの対抗査読へ移行したい場合に最適。また、受入ゲート、査読者の独立性、プロンプトインジェクション対策などの規約を実践した「自律エージェントワークフローのガバナンス」を学びたいエンジニアにも適している。

不向きな用途： 環境構築なしで即座に使いたい初心者や、複数サービスのAPIキー設定およびMCP環境の構築を行いたくないユーザー（動作には Claude Code + Codex 認証 + MCP登録 + CLAUDE.md のGPU設定が必要）。エージェントにシェルの自律実行やファイル書き込み権限を与えることに抵抗がある慎重なユーザー（承認要求で夜間ループが中断するか、手動チェックポイントの設定が必要）。完全オフライン環境や、サードパーティAPIへのデータ送信が厳格に禁止されている環境。長時間のオーケストレーションを必要としない単発のタスクのみを扱うユーザー。そして、AI査読の高スコアを学会採択の絶対的保証と誤認するユーザー（最適化されるのはあくまでAI査読のシグナルであり、人間の査読者による採否とは異なる）。

Install Agent-Ready

① Verified Mirror 2026-09-15

Option A · Direct DownloadDownload auto-research-in-sleep.tar.gz

sha256: bbe5d4e4e1f79f79…

Option B · Copy Guide for Agent

install.json

Agent はこの JSON ガイドから自動的にダウンロードして検証します。

② Upstream GitHub

GitHub Repo ↗

Pinned to commit 15b9b27de6.