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dianxiang-sun/research-workflow

Claude Codeにおけるエンドツーエンドの研究ワークフロースキル — 探索から査読・反論まで、研究ライフサイクル全体にわたる敵対的検証ゲート。

research-workflow とは?

このスキルは、Claude Code向けに設計されたエンドツーエンドの研究ワークフロースキルです。研究ライフサイクル全体(探索、実験、分析、執筆、査読、反論)をカバーする、敵対的検証ゲートを提供します。各段階で厳格な検証プロセスを導入することで、研究の質を向上させ、見落としやバイアスを低減します。主な機能として、研究アイデアの自動評価、実験計画の検証、結果の統計的検定、論文ドラフトの批判的レビュー、査読コメントへの反論案生成などを備えています。このスキルを活用することで、研究者やAIエージェントユーザーは、より堅牢で再現性のある研究を効率的に進められます。プラットフォームはClaude Codeであり、既存のプロジェクトに容易に統合できます。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add dianxiang-sun/research-workflow

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ドキュメント

research-workflow は何をしますか?

Claude Codeにおけるエンドツーエンドの研究ワークフロースキル — 探索から査読・反論まで、研究ライフサイクル全体にわたる敵対的検証ゲート。

概要

このスキルは、研究プロセスの各段階で敵対的検証を適用することで、研究の質を向上させるためのものです。各ステップでの厳格な検証により、潜在的な問題を早期に発見し、修正することができます。

主な機能

  • 探索段階: 研究アイデアの評価と検証
  • 実験段階: 実験計画の妥当性チェック
  • 分析段階: 結果の統計的検定と解釈
  • 執筆段階: 論文ドラフトの批判的レビュー
  • 査読段階: 査読コメントの生成と分析
  • 反論段階: 査読コメントへの効果的な反論案の作成

使用方法

Claude Codeで以下のように使用します:

claude code --skill dianxiang-sun/research-workflow

検証ゲート

各段階で以下の検証ゲートが適用されます:

  1. 探索ゲート: 研究質問の明確さ、新規性、実現可能性を評価
  2. 実験ゲート: 実験計画の統計的正しさ、再現可能性をチェック
  3. 分析ゲート: 結果の統計的有意性、効果量、信頼区間を検証
  4. 執筆ゲート: 論文の論理性、明確さ、引用の適切性をレビュー
  5. 査読ゲート: 想定される査読コメントを生成し、弱点を特定
  6. 反論ゲート: 各査読コメントに対する対応策を提案

設定

環境変数 RESEARCH_DOMAIN を設定することで、特定の研究分野に特化した検証を行うことができます:

export RESEARCH_DOMAIN=computer_science

サポートされる分野:computer_science, biology, physics, social_sciences, general

注意事項

このスキルは研究の質を向上させるための補助ツールです。スキルの出力は必ず人間の専門家が確認し、最終的な判断はユーザー自身が行ってください。

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