LMDHQ-0420/ResearchPilot-Skills

ResearchPilot‑Skills – AI駆動の研究アシスタント

何であるか – 通常のML/AI論文プロジェクトのすべてのステップ（アイデア生成から最終原稿まで）を研究者にガイドする、Claude/Code‑buddy「スキル」のコレクションです。リポジトリには、/research[A]-exploration のようなコマンドスタイルのプロンプトが含まれており、ClaudeスタイルのLLMがそれを解釈し、必要なアーティファクト（Markdownレポート、設計ドキュメント、コードスケルトン、図ファイル、LaTeXドラフトなど）を生成します。ワークフローは7つの番号付きフェーズ（A–G）に分かれ、各サブタスクごとにサブスキルがあります。

なぜ重要か – 学術的なAI研究は、文献レビュー、実験設計、実装、執筆の間の手動で断片的なやり取りによってしばしば停滞します。このプロセスを再現可能な「スキル」としてコード化することで、以下の恩恵が得られます：

• 一貫したドキュメント管理（コード変更前に設計ドキュメントを更新必須）。
• 公開用に最適化された図の自動生成（/research[fig]）。
• 構造化された、AI支援による論文各セクションのドラフト作成（多言語翻訳も含む）。
• 設計、コード、原稿の変更履歴をバージョン管理したログの維持。

導入方法 – リポジトリをクローンし、プラットフォームに応じたインストールスクリプトを実行します（Claude Code用：install-zh.sh、OpenAI Codex用：install‑zh.sh codex、Windows用：install‑zh.bat）。スクリプトは17のスキルディレクトリをユーザーの ~/.claude/skills/ フォルダにコピーします。インストール後、LLMコンソールからスキルを呼び出せます。たとえば：

/research[A]-exploration 我想做电池 SOH 预测，现有 Transformer 方法没有利用局部时序特征

このアシスタントは以下の処理を行います：

1. 15本以上の論文を検索し、3段階の研究質問階層を構築し、docs/idea_report.md Part 1 を出力。
2. 次のフェーズに進む前に確認を促します。

主要コンポーネント

コンポーネント	役割
docs/idea_report.md	フェーズA–Cにわたり段階的に構築される中心的な研究計画。
implementation.md	フェーズDで生成される関数レベルのコーディングガイド。
dev_log.md	フェーズE & F用の変更不能な開発ログ。
code/fig/	スクリプトと生成されたPDF/SVG/500 dpi PNG図。
code/src/	モデル、データパイプライン、トレーニング/評価スクリプトのスケルトン。
latex‑zh‑paper‑template	フェーズGで使用されるオプションの中国語LaTeXテンプレート。

対応プラットフォーム – スキルはClaude‑Code、OpenAI Codex CLI、Tencent CodeBuddy用に記述されています。macOS/Linux、またはWindows（バッチスクリプト経由）で動作します。

ライセンス – MITライセンスのため、スキルセットをカスタマイズしたり、自前の研究プロセスに統合したりできます。

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上記のすべての詳細はリポジトリのREADMEから直接抜粋されています。追加機能は推測されていません。