luwill/research-skills

What it solves

このプロジェクトは、Claude Codeに特化した「スキル」スイートを提供し、学術研究ワークフローを自動化および強化します。学術的な作業における一般的な課題、例えば、網羅的な文献検索の退屈なプロセス、引用におけるAIのハルシネーションのリスク、高精度な学術プレゼンテーション作成の難しさ、そして構造化された研究計画書や医学的画像レビューの起草における苦労といった問題に対処します。

How it works

各スキルは、Claude Codeのスキルディレクトリにインストール可能なモジュール式の拡張機能です。これらは、LLMオーケストレーション、特化型Python/TypeScriptスクリプト、および学術データソース（arXiv、PubMed、Zoteroなど）との統合を組み合わせて使用し、複雑な研究タスクを実行します：

• Lit Search: マルチソースのページネーションと引用の完結（citation closure）を備えた決定論的なパイプラインを使用し、高い再現率（recall）を確保し、測定可能な網羅性レポートを提供します。
• Scholar Slides: ソースの忠実度に焦点を当て、数式にはKaTeXを、表にはネイティブのOOXMLを使用することで、編集可能なPPTXまたはPDFデッキを作成します。
• Paper Slide Deck: Gemini APIを使用して、視覚的な共有のためにスタイリッシュなAI生成スライド画像を作成します。
• Research Proposal: 5フェーズの「write-with-verify」ワークフローを採用し、検証済みの引用を含む計画書を起草します。
• Medical Imaging Review: 医学的画像AIに特化した8フェーズのワークフローを実装し、PRISMAのような報告基準を組み込み、引用の整合性を確保するための実行可能な監査スクリプトを組み込んでいます。

Who it’s for

Claude Codeを使用しており、厳格な学術的整合性を維持しながら、文献レビュー、計画書作成、およびプレゼンテーション作成を自動化したい学術研究者、博士課程の学生、および学者（特にSTEM分野および医学的画像AI分野の人々）を対象としています。

Highlights

• Citation Integrity: 複数のスキルには、AIによる捏造された参考文献を防止するためのハードゲートと検証プロトコルが含まれています。
• Measurable Recall: 文献検索ツールは、単なる関連論文のリストではなく、網羅性レポートと飽和曲線（saturation curves）を提供します。
• Fidelity-First Presentations: Scholar Slidesは、数式やデータがラスタライズされた画像ではなく、ベクトルテキスト/テーブルとして維持されることを保証します。
• Structured Workflows: 初期のキャプチャから最終的な提出準備までを進めるための、マルチフェーズのパイプライン（例：医学的レビュー用の8フェーズ）を提供します。
• Broad Academic Support: 二言語対応（英語/中国語）およびZotero、PubMed、arXivとの統合を含みます。