基于纯 Markdown 技能定义的零依赖自主 ML 科研工作流系统，通过跨模型对抗协作覆盖从创意发现到论文 rebuttal 的完整科研生命周期。
ARIS 将科研流程拆解为 4 大工作流（Idea Discovery → Experiment Bridge → Auto Review Loop → Paper Writing）加独立 Rebuttal 技能，每个技能以纯 Markdown 定义，可被任意 LLM 直接读取执行。系统核心采用跨模型对抗协作机制——Claude Code 执行实验与写作，GPT-5.4 等外部模型独立审稿，审稿者仅接收文件路径防止信息污染。内置四层 Evidence & Claim 保证栈（experiment-audit → result-to-claim → paper-claim-audit → citation-audit）与 Assurance Gate 机制，在 --effort: beast 模式下强制审计，非零退出码阻止最终报告生成。
科研管线#
| 工作流 | 触发命令 | 输入 → 输出 |
|---|---|---|
| W1 — Idea Discovery | /idea-discovery | 研究方向 → 创意报告 + 实验计划 |
| W1.5 — Experiment Bridge | /experiment-bridge | 实验计划 → 可运行代码 + 实验日志 |
| W2 — Auto Review Loop | /auto-review-loop | 论文+结果 → 多轮审稿迭代改进的论文 |
| W3 — Paper Writing | /paper-writing | 叙述报告 → 结构化 LaTeX 论文 + PDF |
| W4 — Rebuttal | /rebuttal | 论文+审稿意见 → 符合字数限制的回复 |
| 全流程串联 | /research-pipeline | 研究方向 → W1→W1.5→W2→W3 串联产出 |
跨模型对抗协作#
- 执行者：Claude Code / Codex CLI，负责写代码、跑实验、起草论文
- 审稿者：GPT-5.4 / Gemini / GLM 等，负责批判、打分、要求修改
- 核心约束：执行者与审稿者必须来自不同模型家族；审稿者仅接收文件路径，不接收执行者摘要
质量保障#
- 四层保证栈：experiment-audit → result-to-claim → paper-claim-audit → citation-audit
- Assurance Gate：
--effort: beast+--assurance: submission提交阶段强制审计 - Rebuttal 安全门：无捏造 / 无过度承诺 / 全覆盖
论文产出工具#
/paper-slides（Beamer PPT）、/paper-poster（海报 PDF/PPTX/SVG）、/paper-illustration（图表生成）
持久化与协同#
- Research Wiki：可选的持久化项目记忆，跨技能共享已读论文和创意
- Overleaf 双向同步：通过 Overleaf Git Bridge 实现本地与 Overleaf 项目的双向同步
兼容环境#
Claude Code、Cursor、Trae（字节跳动）、Antigravity（Google）、Windsurf、Codex CLI、OpenClaw 等。GPU 后端支持 local / remote / vast / modal。
零依赖设计#
整个系统由纯 Markdown 文件构成，无框架、无数据库、无 Docker、无守护进程。技能间通过纯文本文件链式传递上下文：IDEA_REPORT.md → EXPERIMENT_PLAN.md → EXPERIMENT_LOG.md → NARRATIVE_REPORT.md → paper/main.tex → paper/main.pdf。
已验证产出#
项目已展示多篇由 ARIS 辅助完成的论文，包括 AAAI 2026 Main Technical Track 被接受的论文。
待确认信息#
- 项目自身是否有配套技术报告或论文（未明确）
- 作者 wanshuiyin 的机构或学术背景（未标注）
- ModelScope 免费使用的具体配置步骤（未详细说明）
- 独立官网与 HuggingFace 页面（未发现）