WUBING2023/PaperSpine

何を解決するか

PaperSpine は、文のレベルでの磨き込みに注力するのではなく論理構造に注力すること、核心的な貢献が確認されていない状態で執筆すること、主張された貢献を検証しない結果を提示することといった、学術的執筆における一般的な落とし穴を防ぐように設計されています。論文が文法的に正しいだけでなく、論理的に整合性があり、「レビュアーに配慮した」構造になっていることを保証します。つまり、学術的な査読の厳しい検証に耐えうるよう構成されています。

動作方法

このシステムは AI エージェント（Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes CLI など）向けのオーケストレーションスキルとして動作します。厳格な 12 ステージのパイプラインに従い、エージェントが特定のゲートを通過するように強制します：

1. 研究と計画：ターゲットのシナリオと高品質な例から学習し、引用サポートバンクを構築し、ユーザーと協力して論文の動機と貢献を確認します。
2. 実行：ドラフト作成前に、執筆の根拠マトリクスとブループリントを作成します。既存の論文の再構成または、PDF、ノート、データといった原始資料から新しい論文を構築する、2 つの主要なワークフローをサポートします。
3. 検証：「ハードゲート」（Python スクリプト）を使用して、貢献が確認されていること、結果がその貢献を検証していること、レビュアー監査が実施されていることを検証します。
4. 出力：LaTeX、PDF、Word 形式で最終原稿を生成し、提出用パッケージ（カバーレター、ハイライト）とオプションの翻訳パッケージも提供します。

対象ユーザー

学術誌論文、学会発表論文、技術報告書、レビュー、コンペティションエントリーなどを書く研究者、学生、学術関係者で、構造的で貢献を最優先した執筆アプローチを求める人。

特徴

• 貢献を最優先するアプローチ：核心的な貢献が明示的に確認されるまで執筆を開始しないようにします。
• レビュアーに配慮した監査：査読前の段階で、レビュアー価値マップと反論登録簿を生成し、査読をシミュレートします。
• マルチホスト対応：Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes CLI など、複数のホスト環境でスキルとして統合可能。
• 包括的なアーティファクト生成：最終文書だけでなく、執筆の根拠マトリクスや引用サポートバンクを含む完全な監査トレールを生成。
• 人間らしさの制約：軽い、中程度、重いの3段階のレベルを設け、AI生成文書の痕跡を軽減。
• ローカルリファレンスインデキシング：ローカルの PDF、BibTeX、ノートをインデックス化し、執筆を具体的な証拠に基づくものにします。