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何を解決するか

このプロジェクトは、AIコーディングアシスタント（Claude CodeやCodexなど）向けの専門的なスキルのセットを提供し、研究者が学術論文の原稿を磨き、検証し、監査できるように支援します。既存のドラフトを改善することに焦点を当てており、論文をゼロから書くのではなく、フォーマットチェック、参考文献の検証、文法分析などの繰り返し作業を自動化します。

動作方法

これは npx を通じてAIツールにインストール可能な「スキル」のコレクションとして機能します。各スキルは、LLMが特定の学術作業を実行するように導くための指示と、オプションのPythonヘルパー スクリプトから構成されています。このシステムはLaTeXやTypstなど複数のドキュメント形式をサポートし、latexmk、chktex、pymupdfなどの外部ツールと連携して、技術的な正確性とドキュメントのコンパイルを保証します。

対象ユーザー

学会論文、学術雑誌記事、修士・博士論文（英語および中国語の両方をサポート）を執筆する研究者や学生で、AIを用いて技術的執筆を洗練させたいが、幻覚（hallucination）を引き起こさないよう注意したい人向けです。

主な特徴

• 包括的な監査ツール: レビュー形式の批判とブロッカーの優先順位付けを行う paper-audit スキルを含む。
• フォーマット固有のサポート: LaTeX（英語および中国語）およびTypstの原稿用に専用のワークフローを提供。
• 参考文献管理: ローカルのBibTeX/BibLaTeXライブラリから照会、フィルタリング、引用スニペットのエクスポートを行うツール。
• 論文から発表資料へのパイプライン: 既存のXeLaTeX論文リポジトリからBeamer防衛用プレゼンテーション資料を自動生成する専用スキル。
• ライティングスタジオ: Nature、IEEE、Elsevierなどの主要出版者向けに特化したプロファイルによる文章の洗練。
• AI風表現の除去: 学術文書から「AI風」の表現を削除するための機能を特別に設計。