pedrohcgs/claude-code-my-workflow

解決する課題

本プロジェクトは、Claude Codeを使用して学術研究とコンテンツ作成を自動化するための構造化されたフレームワークを提供します。AIを単なるチャットインターフェースから、研究論文、講義スライド、データ分析パッケージなどの学術的成果物の計画、実装、検証を行う「請負業者」へと変貌させ、厳格な自動化ゲートと専門エージェントによるレビューを通じて高品質を保証します。

仕組み

このシステムは「目標優先、ゲート強制」の哲学に基づいて動作します。ユーザーは手動でプロンプトを入力する代わりに目標を定義し、システムは以下のメカニズムを使用して目標に向かってループします：

• 専門エージェント (Specialized Agents)：18の特化型エージェント（例：校正者、スライド監査人、教育レビュー担当者）が、汎用モデルよりも優れた精度で特定のタスクを処理します。
• オーケストレーション・ランタイム (Orchestration Runtime)：エージェントに作業を分散させ、結果を共有スキーマに集約し、新たな問題が見つからなくなるまでループするプロトコル。
• 自動化ゲート (Automated Gates)：品質スコア（例：コミット時に80点以上）を強制し、技術的な整合性（例：リンク解決、スキル適合性）を検証するスクリプト群（backtest.shなど）とpre-commitフック。
• 敵対的QA (Adversarial QA)：「批評家」と「修正者」のエージェントが、エラーのないドキュメントバージョンに収束するまでループします。
• 検証レイヤー (Verification Layers)：Chain-of-Verificationによる主張の検証、数値的主張とスクリプト出力の照合による再現性の監査、およびAI特有の言い回しの検出を行う専門スキル。

対象ユーザー

厳密さや正確さを犠牲にすることなくAI支援を活用し、高品質で検証済みの学術的成果物（LaTeX、Quarto、R、Python）を作成する必要がある研究者、博士課程の学生、および学術関係者。

ハイライト

• コントラクターモード (Contractor Mode)：要件定義、計画、実装の全サイクルを自動化。
• 再現性監査 (Reproducibility Audit)：原稿の数値と実際のデータスクリプトを照合し、エラーを防止。
• 査読シミュレーション (Peer Review Simulation)：異なる見解を持つ複数の査読者を実行し、単一の推定値ではなく意思決定の分布を報告。
• 厳格な品質ゲート (Rigorous Quality Gates)：バージョン管理されたフックと資格台帳を使用し、すべてのチェックが確実に機能することを保証。
• コンテキストの維持 (Context Survival)：自動圧縮前にスナップショットを保存するフックを実装し、セッション間での重要な決定事項の保持を保証。