ARIS
ARIS:以 Markdown 技能驅動的自動化研究工作流,整合 Claude Code 與多款 LLM 代理
此開源專案提出以Markdown技能驅動的自動化研究流程,能與ClaudeCode及多款LLM代理整合。它採用跨模型審查迴圈、技能化工作流與實驗自動化的做法,並提供獨立CLI與多種適配說明。該方法旨在加速研究迭代並降低重複性工作對研發效率的影響。
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此開源專案提出以Markdown技能驅動的自動化研究流程,能與ClaudeCode及多款LLM代理整合。它採用跨模型審查迴圈、技能化工作流與實驗自動化的做法,並提供獨立CLI與多種適配說明。該方法旨在加速研究迭代並降低重複性工作對研發效率的影響。
深度分析
面對大型語言模型與代理系統改變科研流程的趨勢,研究團隊提出pAI/MSc作為以人為監督的多代理研究管線。系統採角色議會、分階段驗證與固定執行拓撲,從假說出發建構結構化手稿工作區。該架構試圖顯著降低人為指導成本,同時保留重要的科學審核與人工把關。