Spark-To-Paper-Skills/spark-to-paper-skills

何を解決するか

Spark-to-Paper は、研究アイデアやプロポーザルを完全にコンパイルされた学術論文に自動変換するエンドツーエンドのプロセスを実現します。学術的執筆における一般的な課題、たとえば実際の引用の管理、高品質で編集可能なベクターフィギュアの作成、結果の捏造を防ぎながらデータと主張の整合性を保つことに対処します。

動作方法

このシステムは Claude Code のプラグインとして構成されており、1 つのオーケストレーター（ts-paper）と 13 の組み合わせ可能なスキルから成ります。入力が単なるアイデア、プロポーザル、あるいは実データ付きのプロポーザルかによってルーティングされる 7 ステージのパイプライン（＋オプションの実験ステージ）を経由します。

主な技術的要素は以下の通りです：

• 図表エンジン：PaperBanana で候補をレンダリングした後、監査済みの SVG としてネイティブに再描画することで、編集可能で高解像度の図表を保証します。
• 整合性ゲート：run_gates.py や audit_svg.py のような決定論的 Python スクリプトで、引用の完全性、数値の捏造、ベクターフィギュアの構造をチェックします。
• 敵対的レビュー：独立したレビュアーが論文を批判し、懐疑論者が問題を反証しようとするプロセスを経て、ドラフトを強化します。
• テンプレート非依存のアセンブリ：LaTeX を使用して最終 PDF をコンパイルし、単純な設定ファイルでさまざまな会議形式（例：NeurIPS）に対応可能。

対象ユーザー

論文の下書きプロセスを加速したいが、厳密な機械検証による整合性とプロフェッショナルなベクターグラフィックスを維持したい研究者や学術関係者。

主な特徴

• 編集可能なベクターフィギュア：AI 生成画像をライブテキストと検証済みの幾何学構造を持つネイティブ SVG に再描画。
• 機械検証による整合性：結果の捏造を防止。プロポーザルモードでは、結果セルは空のまま（捏造されない）。
• エンドツーエンドのワークフロー：WebSearch と Crossref を通じた文献検索から実験実行、PDF コンパイルまでを一貫して処理。
• テンプレート非依存：LaTeX アセットを含むテンプレートディレクトリを追加することで、任意の会議形式に対応可能。
• Claude Code との統合：サーバーやデータベースを別途用意する必要なし。プラグインとして動作し、インフラ要件ゼロ。