HKUSTDial/Supervisor-Skills

解決する課題

学術研究における「ラストワンマイル」の問題に対処します。学生は、一般的な研究ガイドと高品質な論文の実際の実践との間のギャップを埋めることに苦労することがよくあります。アイデアの評価、論理的な構成、専門的な執筆、トップカンファレンスへの投稿のニュアンスに関する、即時かつ高レベルなガイダンスの欠如を解決します。

仕組み

このプロジェクトは、理論ガイドと実行可能なAIスキルを組み合わせたデュアルトラックアーキテクチャを採用しています。

• ハンドブック (Handbook)：論文の品質評価、アイデア生成、執筆方法論、科学的プロット、トップカンファレンス論文のケーススタディを網羅した体系的な理論フレームワーク。
• AIスキル (AI Skills)：10年にわたるシニア研究の経験を、LLM（Claude、GPT-4、DeepSeekなど）が実行可能な指示に「凝縮」した構造化プロンプトとスキルファイルのコレクション。これらのスキルは、初期のアイデアのスコアリングから最終的なリバッタル（反論）ガイダンスまで、論文のライフサイクル全体をカバーしています。

対象読者

研究アイデアを洗練させ、論文を執筆・推敲し、査読プロセスをナビゲートするために「仮想共同指導教員」を必要とする大学院生および若手研究者。

ハイライト

• 包括的なライフサイクルサポート：アイデア評価、詳細な文献調査、構造化された序論の作成、証拠に基づいた論文執筆のためのスキルが含まれています。
• 専門的な推敲：元の意味を忠実に保ちながら「AIっぽい」言い回しを取り除く言語推敲ツールを提供します。
• 査読者の視点：投稿前の査読者スキルと、条件付き説得モデルに基づいたリバッタルガイダンスツールを備えています。
• 視覚的補助ツール：図のデザインアドバイザーと、画像を編集可能な Draw.io ファイルに再構築するツールが含まれています。
• 産業統合：Doubao Office Mode 内のコア研究スキルとしてデプロイされています。