Ar9av/PaperOrchestra

何を解決するか

PaperOrchestra は、実験ログ、原始的なアイデア、散在するエージェントのチャット履歴などの非構造的な研究資料を、提出用に整備された LaTeX 研究論文に自動変換するプロセスを自動化します。単一エージェントによる執筆と、専門的な学術基準との間に存在する品質ギャップを埋めるために、構造的でマルチエージェントのパイプラインを実装しています。

動作方法

このプロジェクトは、独立したアプリケーションではなく、「スキルパック」として設計されており、既存のコーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Aider など）に接続して使用されます。提示文、スキーマ、および決定論的なヘルパー スクリプトを提供し、ホストエージェントが 5 ステップのパイプラインを実行するのを支援します。

1. アウトライン：構造化された JSON プランを作成し、プロット、文献レビュー、セクションの構成を計画します。
2. プロット作成：プロットや概念図をレンダリング（オプションで PaperBanana を使用）。
3. 文献レビュー：候補を検索し、Semantic Scholar で検証し、関連研究をドラフトします。
4. セクション執筆：残りのセクションをドラフトし、表や図を統合します。
5. コンテンツ精製：シミュレートされた査読を行い、厳格な停止ルールに基づいてテキストを精査・改善します。

オプションの 研究アグリゲーター を最初に実行することで、エージェントキャッシュ（例：.claude/、.cursor/）をスキャンし、散在するログをパイプラインに必要な構造化入力に統合できます。

対象ユーザー

実験を実施する際にコーディングエージェントを使用する AI 研究者や開発者で、研究データの高忠実度を保ちつつ、学術論文のドラフト作成を自動化したい人。

特徴

• ホストエージェントに依存しない：ローカルスクリプトの実行とウェブ検索が可能な任意のエージェントと連携可能。内部 API キーは不要。
• 論文忠実度：提示文は、オリジナルの arXiv:2604.05018 研究論文からそのまま再現されています。
• 決定論的ヘルパー：BibTeX 形式化、JSON スキーマ検証、LaTeX の整合性チェックを実行するスクリプトを含み、構造的正しさを保証します。
• 統合エコシステム：Semantic Scholar（引用文献）、PaperBanana（高品質な図表）、Exa（専門的検索）など、オプションの拡張機能をサポートしています。