Imbad0202/academic-research-skills-codex

何を解決するか

ARS-Codex は、Codex環境に特化して調整された、AI駆動の学術研究ワークフローの包括的なセットを提供します。広範な研究テーマから完成度の高い査読済み論文までをスムーズに進めるプロセスを簡素化し、構造化された証拠に基づくレビューと引用チェックを通じて学術的誠実性を確保します。

どう動くか

このプロジェクトは、単一の Codex スキル（$academic-research-suite）として機能し、ルーターの役割を果たします。ユーザーがリクエストを提供すると、ルーターはそのリクエストを以下の5つの専門的なワークフローのいずれかに振り分けます：

• Deep Research: 研究課題の洗練、文献レビュー、メタアナリシスの実施。
• Academic Paper: 論文のアウトライン作成、下書き、フォーマット（例：IMRaD構造）。
• Academic Paper Reviewer: 査読シミュレーションと編集決定通知の生成。
• Academic Pipeline: 初期トピックから改訂済み論文までの一貫したエンドツーエンドワークフロー。整合性ゲートを備える。
• Experiment Agent: コード実験、人間実験プロトコル、再現性検証の計画。

対象ユーザー

研究ライフサイクル全体（初期の範囲設定や質問の絞り込みのためのソクラテス的対話から最終的な論文修正まで）を Codex で管理する学術研究者、学生、研究者。

特徴

• 証拠に基づくレビュー: 持続可能な証拠行と著者による合意契約を使用し、改訂がデータに基づいていることを保証。
• 整合性ガード: 引用の整合性チェック、主張の強さランク、構造化されたPDFプレフライトにより、出典の信頼性を確保。
• ソクラテス的範囲設定: 下書き開始前に、広範なトピックを明確な研究課題に絞り込むための専用モード。
• マルチモデル検証: 外部プロバイダーAPIを用いた、同意付きのオプション検証機能をサポート。
• Codexネイティブ統合: ポータブルなインストールと研究タスクのシームレスなルーティングを可能にする、Codexプラグインとして特別にパッケージ化。