MarcoGarcian/preregister — 事前登録書生成ツール

/preregister — 事前登録書生成ツール

レジストリ提出可能な事前登録書を作成します。ユーザーは実際のレジストリ（OSF / AsPredicted / AEA RCT Registry）にアップロードします。このスキルは文章と構造を作成するものであり、どこにも提出しません。

事前登録の理由

事前登録とは、データを見る前に（または観察研究では、結果を分析する前に）、仮説、デザイン、分析計画を文書化してコミットすることです。確認的テストと探索的テストを分離し、p-hacking、HARKing、フォーキングパスを防ぎます。分野によって使用するレジストリが異なります。

• 政治学、心理学、広範な社会科学 → OSF (osf.io/registries) がデフォルトです。AsPredicted (aspredicted.org) は実験向けの人気のある簡易フォームです。
• 経済学フィールド実験 → AEA RCT Registry (socialscienceregistry.org) は、2018年以降AEAジャーナル投稿時に必須です。
• 公衆衛生 / 臨床試験 → ClinicalTrials.gov または ISRCTN（このスキルの対象外 — 各試験レジストリのテンプレートを使用してください）。

使用するタイミング

• 実験（ラボ、フィールド、またはサーベイ）を開始する前。
• 特定のリサーチクエスチョンのために対象集団から観察データを収集する前。
• アクセス権はあるが、焦点となる仮説についてまだ検討していないデータを分析する前。
• R&R中に査読者が書面による事前分析計画を求めた場合。

使用すべきでないタイミング

• 実際の結果を見た後に「事後的に事前登録」しようとする場合 — それは事前登録ではありません。入力説明に結果が含まれている場合、スキルは拒否します。
• 探索的分析の場合 — 事前登録は不要ですが、透明性のあるラベル付けが必要です。
• メタ分析の場合 — このテンプレートではなく、PROSPEROを直接使用してください。

ワークフロー

フェーズ1 — 入力の読み取り

2つの入力モード：

1. --input <path> — /interview-me によって生成された研究仕様書（quality_reports/specs/ に保存）または任意の構造化されたMarkdownファイル。仕様書を読み取り、以下を抽出：リサーチクエスチョン、仮説（方向性あり！）、データソース、デザイン、サンプル、分析アプローチ。仕様書に論文タイプが記録されている場合（/interview-me は **Paper type:** 行に例：survey-experiment と記述）、それを使用してスタイル選択を調整します。
2. --input なし — ユーザーに研究の1〜3段落の説明を求め、その後処理を進めます。説明に方向性のある仮説がない場合は、一度だけ質問します。捏造は行いません。

拒否条件（ドラフト作成前に必ず確認）：

• 説明に実際の結果が含まれている（「we found」「the estimate is」「p =」）→ 「事前登録は将来を見据えたものです。この説明には結果が含まれています。/respond-to-referees またはメソッドセクションの作成を意図されましたか？」と拒否。
• 説明に検証可能な仮説がまったくない（純粋な探索的枠組み）→ フラグを立て、ユーザーにOSFテンプレートの探索的分析バージョンを希望するか質問（有用ではありますが、登録済みの確認的テストではありません）。

フェーズ2 — スタイルの選択

分野ごとのデフォルト（--style が指定されていない場合に使用）：

分野のシグナル	デフォルトスタイル
**Paper type:** survey-experiment または政治学 / 心理学の文脈	osf
経済学のフィールド実験 / 「RCT」とラベル付け / IRB承認のランダム化介入	aea-rct
9質問の簡易フォーム依頼、ラボ心理学実験、時間制約あり	aspredicted
その他	osf

ユーザーは --style osf|aspredicted|aea-rct で上書き可能。

フェーズ3 — ドキュメントの生成

templates/preregistration-template.md を読み取ります。テンプレートには3つのスタイルセクションがあります。選択したスタイルに一致するセクションのみを使用（マージしないでください — レジストリは異なります）。

全スタイルに共通して、ドキュメントには以下を含める必要があります：

• タイトルと著者。
• 日付とバージョン。
• ソース仕様書へのポインタ（--input が指定された場合）— トレーサビリティを確保するため。

スタイル固有のセクション：

• osf — 仮説（方向性あり、番号付き）・デザイン・サンプリング計画・変数・分析計画・推論基準・データ除外・欠損データ処理・探索的分析（明確にラベル付け）・その他。
• aspredicted — AsPredictedフォームに従った9つの番号付きフィールド：(1) データ収集状況、(2) 仮説、(3) 主要従属変数、(4) 条件、(5) 分析、(6) 外れ値/除外、(7) サンプルサイズ + 停止ルール、(8) その他、(9) 名称（論文ではなく研究）。
• aea-rct — 介入・アウトカム（主要、副次）・主要仮説・サンプル（目標N、適格性、ランダム化単位、ランダム化方法）・IRB承認・試験日程・検出力計算・事前分析計画の添付・ステータス（未開始 / 進行中 / 完了）。

各セクションに次のいずれかを注釈付け：

• MUST — レジストリ必須；これなしでは提出不可。
• SHOULD — 強く推奨；査読者は期待する。
• MAY — 任意；関連する場合に含める。

templates/requirements-spec.md の MUST/SHOULD/MAY フレームワークを再利用します。入力で提供されなかった各 MUST について、内容を捏造する代わりに [CLARIFY: <具体的な質問>] と記述します。

フェーズ4 — クロスチェック（ディスク書き込み前）

以下のいずれかに失敗した場合、ドキュメントを「準備完了」とマークしません：

• 仮説の方向性。 各仮説は方向性を含む必要があります（「より高い」「増加する」「負に予測する」—「効果なし」も等価性検定の下での方向性主張として許容）。「関連する」は符号なしで拒否。
• 推定子の指定。 分析計画は特定の推定子（OLS、ロジット、fixest::feols、lme4::lmer、ATT 差分の平均など）と主要アウトカム変数を指定。「回帰」のみでは不十分。
• サンプル計画の数値。 目標N、停止ルール、または検出力計算の目標が存在。「できるだけ多く」はサンプル計画ではありません。RCTおよび前向きデザインの場合、/power-analysis の SKILL.md（読み取り専用 — スキルはユーザー起動のみのため、ここから呼び出すことはできません）に従い、このフィールド用のMDE / 必要Nと貼り付け可能な検出力パラグラフを生成。
• 事前の除外基準。 外れ値と除外ルールがデータを見る前に述べられている（「完了時間が1分未満の観測は除外する」）。漠然とした「外れ値は対処する」は不合格。
• 内部一貫性。 デザインがランダム化されている場合、ランダム化の単位が分析の単位と一致するか、分析計画がクラスタリングに対処している。観察研究の場合、識別戦略が述べられている。

各失敗に対し、ドキュメントに [CLARIFY: …] プレースホルダーが挿入されます。ドキュメントはディスクに書き込まれますが、出力サマリーでは「INCOMPLETE — N件のMUST項目未解決」とフラグ付けされます。

フェーズ5 — 事後検証

ドキュメントが根拠セクションで先行研究を引用している場合（例：「Hainmueller et al. 2014 に基づき、我々は…を期待する」）、Agent ツールを介して /verify-claims を呼び出し、これらの引用を事実確認します。ドラフトパスと明示的な引用リストを渡します。claim-verifier エージェント（新しいコンテキスト、ドラフトを見ることはありません）は引用ごとに PASS / PARTIAL / FAIL を返します。出力サマリーにFAIL/PARTIALを表示します。

以下の場合、事後検証をスキップ：

• ドキュメントに先行研究の引用がない。
• ユーザーが --no-verify を渡した（/lit-review および /research-ideation の事後検証から継承されたフラグ）。

フェーズ6 — 出力

quality_reports/preregistrations/YYYY-MM-DD_<slug>.md に書き込み（gitignored — 事前登録書はタイムスタンプ付きで外部にアップロードされるべきであり、コードと一緒にコミットされるべきではありません）。

チャットに出力：

✓ 事前登録書ドラフトを保存: quality_reports/preregistrations/<file>.md
  スタイル: <osf|aspredicted|aea-rct>
  セクション: <count> 合計 — <complete> 完了、<clarify> 件 [CLARIFY:] プレースホルダー
  引用検証: <PASS>/<PARTIAL>/<FAIL>（または「検証する引用なし」）
  次のステップ: [CLARIFY:] プレースホルダーを確認し、記入後、<registry-url> にアップロード

レジストリURLを含める：OSF → osf.io/registries、AsPredicted → aspredicted.org、AEA RCT → socialscienceregistry.org。

相互参照

• templates/preregistration-template.md — このスキルが使用する3つのスタイルテンプレート。
• templates/requirements-spec.md — ここで再利用される MUST/SHOULD/MAY 注釈言語。
• .claude/skills/interview-me/SKILL.md — --input でこのスキルが消費する仕様書を生成。
• .claude/skills/power-analysis/SKILL.md — サンプル計画フィールド（RCT）のMDE / 必要N + 検出力パラグラフを提供するために参照（呼び出しはしない）。
• .claude/skills/verify-claims/SKILL.md — フェーズ5で引用事後検証のためにこれを呼び出す。
• .claude/references/discipline-cards.md — --style 選択を駆動する分野デフォルト。
• .claude/rules/replication-protocol.md — 事前登録は前方コミットメント；再現プロトコルは後方契約。

例

例1 — 仕様書からの政治学サーベイ実験

ユーザーが言う: 「この研究を事前登録して」（--input quality_reports/specs/2026-04-15_priming-effects.md 付き） アクション:

1. 仕様書を読む；**Paper type:** survey-experiment → デフォルトスタイル osf。
2. 2つの方向性仮説、MTurk N=1,200、処置ダミーを用いたOLSを抽出。
3. OSFドキュメントを生成、全MUSTセクション完了、1つのMAYは空白のまま。
4. 仕様書以外に先行研究引用なし — 事後検証をスキップ。 結果: quality_reports/preregistrations/2026-04-15_priming-effects.md に保存。ユーザーはOSFにアップロード。

例2 — 経済学フィールド実験、AEA RCT Registry

ユーザーが言う: 「現金給付パイロットのAEA RCT事前登録書を作成して」（--style aea-rct --input quality_reports/specs/2026-03-10_ct-pilot.md 付き） アクション:

1. 仕様書を読む；ランダム化単位 = 村、主要アウトカム = 消費。
2. AEA RCTフィールドを生成。仕様書にIRB番号なし → [CLARIFY: IRB承認番号]。
3. クロスチェック：推定子（クラスターロバストOLS）、主要アウトカム記載、除外ルール（intent-to-treat）記載。合格。
4. 先行研究引用なし — 事後検証をスキップ。 結果: ドキュメント作成。出力サマリーはAEA提出前に記入すべき1件の[CLARIFY:]アイテムをフラグ。

例3 — 自由記述説明、AsPredicted簡易フォーム

ユーザーが言う: 「次のプライミング実験をAsPredicted形式で事前登録して」（--input なし） アクション:

1. 1〜3段落の説明を求める。
2. ユーザーが段落を提供；仮説に方向性がない → 一度質問：「方向性は？」
3. ユーザーが明確化；9つのAsPredictedフィールドに入力。
4. サンプルサイズ停止ルールが省略 → [CLARIFY: 目標Nまたは停止ルール]。 結果: 簡易フォーム作成；1件のMUST [CLARIFY:] がフラグ；ユーザーはAsPredictedに貼り付ける前に記入するよう指示。

トラブルシューティング

「説明に結果が含まれています」 — 設計による。結果はメソッド＋結果の記述に移動してください。事前登録は将来を見据えたものです。

引用事後検証がFAIL — claim-verifier が WebSearch / コーパスで引用論文を見つけられませんでした。引用は実在するが検証者が見逃した可能性あり（非常に新しい論文やペイウォール付き論文によくある — URLで明示的に引用する）か、または引用が幻覚です。アップロード前に手動で確認してください。

異なるレジストリが異なる項目を要求する — このスキルのマッピングが粗すぎる場合は、各レジストリ独自のテンプレートを使用してください。3つのスタイルで社会科学の事前登録の約90%をカバーします。エッジケース（PROSPERO、ClinicalTrials.gov、ISRCTN）は各レジストリのネイティブフォームが必要です。

出力ディレクトリが存在しない — quality_reports/preregistrations/.gitkeep が新しいフォークに存在するはずです。ない場合、スキルが書き込み前にディレクトリを作成します。