Kiterlin/anti-defensive-writing

Anti-Defensive Writing – その概要

Anti-Defensive Writing は、LLMベースのエージェント（例: OpenAI Codex、Anthropic Claude Code）向けの スキル仕様 です。このスキルは、学術的または技術的な散文から不必要な謝罪、冗長な免責事項、過剰な修飾語を除去し、証拠、方法論的限界、倫理的・法的境界を維持する方法をモデルに教えます。その結果、より断定的で、主張が前面に出た原稿になりながらも、科学的厳密性は損なわれません。

仕組み

スキルファイル (SKILL.md) – プロジェクトの核となるのは、書き換えルール（診断、刈り込み、肯定的な投影、不確実性の調整、構造の再調整）をエンコードした単一のマークダウンファイルです。エージェントはこのファイルを スキル として読み込み、コマンドラインのショートカット ($anti-defensive-writing …) を公開します。
5段階パイプライン – 呼び出されると、エージェントはテキストを次のように処理します。
- 防御的な要素の機能診断
- 情報を提供しない免責事項の削除
- 否定的な表現を肯定的な範囲定義に変換
- モーダルな修飾語の連なりを証拠に基づく不確実性に集約
- 主な主張が先頭に来るように段落構造を再調整
ランタイム依存関係ゼロ – インストールは SKILL.md ファイルをエージェントのスキルディレクトリにコピーするだけです。Python、Node、コンパイル済みバイナリは必要ありません。

はじめに

# 推奨される Codex スキルディレクトリの例
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Kiterlin/anti-defensive-writing/main/install.sh \
  | sh -s -- --dest "$HOME/.agents/skills"

同じスクリプトが従来の Codex (~/.codex/skills) や Claude Code (~/.claude/skills) でも機能します。 インストール後、スキルを直接呼び出すことができます。

$anti-defensive-writing これらの段落を改訂してください。不要な防御的な言葉を削除し、証拠と必要な資格情報は保持してください。

誰が使うべきか?

研究者: 会議やジャーナル用の草稿を磨くため。
助成金申請書作成者: 目的を自信を持って提示する必要がある場合。
テクニカルライター: 権威のあるドキュメントを作成する場合。
LLMベースのアシスタント: ユーザーがその場でテキストを書き換えるのを支援する場合。

制限事項

このスキルは新しいデータを生成しません。既存のコンテンツを書き換えるだけです。
幻覚、因果関係の過度な主張、本質的な制限の削除に対するガードレールを実施しますが、出力の品質は基盤となるLLMに依存します。
これは仕様であり、実際の変換品質はホストエージェント（Codex、Claude Codeなど）によって異なります。

クイックリファレンス

コンポーネント	提供されるもの
`SKILL.md`	エージェントが従うルールブック
`install.sh` / `install.ps1`	macOS/Linux/WSL および Windows PowerShell 用のワンライナーインストーラー
`examples/`	論文、方法セクション、助成金提案の書き換え前後の例
`skill.json`	エージェントがスキルを登録するために使用するマニフェスト

引用

ワークフローにスキルを組み込む場合は、次のように引用してください。

@software{antidefensivewriting2026,
  author       = {Sunlight and Contributors},
  title        = {Anti-Defensive Writing: Calibrated Assertiveness & Positive Scope for Academic and Technical Prose},
  year         = {2026},
  publisher    = {GitHub},
  journal      = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/Kiterlin/anti-defensive-writing}}
}

要約: このリポジトリは、単一のマークダウンのルールファイル以外のランタイムコードを追加することなく、LLMが学術テキストをより直接的で防御的でないものに書き換えることを可能にする、軽量でエージェントに依存しないスキルを提供します。