fcakyon/phd-skills

何であるか

phd-skills は、Claude Code（AnthropicのAIコーディングアシスタント）向けのプラグインで、機械学習研究者向けの研究固有のガードレールとワークフローを追加します。論文の再現、トレーニング実行のデバッグ、実験比較などの科学的作業において、AIアシスタントの信頼性を高めるための、コマンド、自動起動スキル、バックグラウンドエージェント、およびセーフティスクリプトのセットです。

解決する問題

著者（ML研究者）は、Claude Codeが高コストな研究固有のミスを犯すことに気づきました：誤った設定でトレーニングを開始、誤ったデータセット分割を分析、検証せずにテストが成功したと主張、図を確認せずに生成された数値を信頼、幻覚されたパス上で破壊的なコマンドを実行するなど。各ミスは数週間分のコンピューティングリソースを無駄にします。このプラグインは、こうしたミスが発生する前に検出するガードレールを追加します。

動作方法

外部依存なしで1つのコマンドでインストール可能な3層構造です：

1. コマンド（6つ）— 明示的なスラッシュコマンド、例：/phd-skills:reproduce arxiv 2508.12345（arXivから論文を再現）や /phd-skills:xray（コードとデータの5次元にわたる論文の監査）。

2. スキル（12つ）— 平文でタスクを説明すると自動起動します。"なぜ私の損失が発散しているのか？" と尋ねると、証拠中心の調査を実行するデバッグスキルが起動；"run alphaをベースラインと比較" と述べると、評価前に同じエポックで実験を揃える比較スキルが起動します。

3. ガードレール（11つ）— 静かにバックグラウンドでチェック。例：新規コンテキストの「研究者同士」が実際の成果物に基づいて結論をレビュー；AIが幻覚したパス上で rm -rf をブロックするスクリプト；生成された図が実際に確認されたかを検証するスクリプト；長時間のMLトレーニング開始前にプリフライトチェックリストが実行。

さらに、2つのバックグラウンドエージェントも自動的にClaudeが委任します：paper-auditor は隔離されたワークツリーで論文の主張をコード／データと照合；experiment-analyzer は wandb/neptune/tensorboard/mlflow からの結果を読み取ります。

デザイン哲学

READMEはスクリプトよりもメソドロジーを重視しています — スキルはアプローチを教えるだけで、Claudeが特定の環境（wandb、ローカルファイルなど）に合わせてコードを生成するため、硬直的なツールを提供しません。また、人間の監視の重要性も強調：AIアシスタントは早計な主張をしがちなので、すべてのスキルに検証チェックポイントが含まれています。

まとめ

Claude Codeで本格的なML研究を行うすべての人にとって実用的なセーフティレイヤーです — 新たなAI能力を追加するのではなく、既存のAIアシスタントが避けられるミスで貴重なコンピューティングリソースを無駄にしないようにします。