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文献レビュー

学術、生物医学、技術、科学トピックに関する体系的文献レビューのワークフロー。検索計画、ソーススクリーニング、統合、引用確認、エビデンス記録を含みます。学術文献や技術文献の収集、スクリーニング、統合、引用を行うタスクに使用します。

文献レビュー とは?

このスキルは、学術・技術文献の体系的レビューを支援するための包括的なワークフローを提供します。ユーザーの質問やタスクに基づき、ナラティブレビュー、スコーピングレビュー、システマティックレビュー、メタアナリシスの中から適切なレビュータイプを選択し、質問の定義、検索計画、エビデンスの記録、重複排除、スクリーニング、データ抽出、テーマ別統合、引用検証までの全工程をステップバイステップでガイドします。PubMedやarXiv、Semantic Scholarなどのデータベースを活用し、PICOフレームワークなどの構造化された質問形式をサポートするため、生物医学分野から計算機科学まで幅広い分野で再現性の高いレビューが可能です。最終的には、テンプレートに基づいた構造化された文献レビューレポートを生成し、エビデンスの確信度レベル(高・中・低)を明示することで、主張の強さを明確にします。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/scientific-thinking-literature-review

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ドキュメント

文献レビュー は何をしますか?

このスキルは、学術文献や技術文献の収集、スクリーニング、統合、引用を行うタスクに使用します。

使用するタイミング

  • 体系的レビュー、スコーピングレビュー、ナラティブレビューを作成する場合。
  • 研究課題に対する最新技術の状況を統合する場合。
  • ギャップ、矛盾、将来の研究方向性を見つける場合。
  • 論文やレポートの背景セクションを引用で裏付ける場合。
  • 査読付き論文、プレプリント、特許、技術レポートにわたるエビデンスを比較する場合。

レビューの種類

  • ナラティブレビュー: 広範な統合。概要把握に有用。
  • スコーピングレビュー: 概念、方法、エビデンスのギャップをマッピングする。
  • システマティックレビュー: 事前定義されたプロトコル、再現可能な検索、明示的なスクリーニングと除外。
  • メタアナリシス: システマティックレビューに量的効果の集計を加えたもの。

必要な厳密性のレベルをユーザーに尋ねてください。指定がない場合、探索的作業にはスコーピングレビュー、出版や臨床的主張にはシステマティックレビューをデフォルトとします。

ワークフロー

1. 質問の定義

プロンプトを検索可能な研究質問に変換します。

臨床または生物医学の場合はPICOを使用:

  • Population(対象集団)
  • Intervention or exposure(介入または曝露)
  • Comparator(比較対照)
  • Outcome(結果)

技術系の場合は以下を使用:

  • システムまたはドメイン
  • 方法または介入
  • 比較ベースライン
  • 評価指標

2. 検索の計画

情報源を収集する前に検索プロトコルを作成します:

  • 検索するデータベース
  • 日付範囲
  • 言語
  • 出版タイプ
  • 包含基準
  • 除外基準
  • 正確な検索文字列

最小限の有用なデータベースセット:

  • PubMed: 生物医学および生命科学文献向け。
  • arXiv: コンピュータ科学、数学、物理学、定量生物学、プレプリント向け。
  • Semantic Scholar または Crossref: 広範な学術発見向け。
  • 該当する場合は、臨床試験レジストリ、特許データベース、標準化団体、公式技術文書などのドメイン固有の情報源。

3. 検索とエビデンスの記録

レビューを再現可能にする検索ログを保持します:

| データベース | 検索日 | クエリ | フィルタ | 結果数 | エクスポート |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PubMed | 2026-05-11 | `("CRISPR"[tiab] OR "Cas9"[tiab]) AND "sickle cell"[tiab]` | 2020:2026, English | 86 | PMID リスト |
| arXiv | 2026-05-11 | `CRISPR sickle cell gene editing` | q-bio, 2020:2026 | 9 | BibTeX |

生のID、URL、DOI、アブストラクト、メモは最終的な散文とは別に保存します。

4. 重複排除

以下の順序で重複を排除します:

  1. DOI
  2. PMID または arXiv ID
  3. 正確なタイトル
  4. 正規化されたタイトルと第一著者および年

削除された重複数を記録します。

5. ソースのスクリーニング

段階的にスクリーニングします:

  1. タイトル
  2. アブストラクト
  3. 全文

体系的な作業の場合、除外理由を記録します:

  • 対象集団が異なる
  • 介入が異なる
  • 結果が異なる
  • 一次研究ではない
  • 重複
  • 全文が入手不可
  • 日付範囲外

6. データ抽出

構造化された抽出テーブルを使用します:

| 研究 | デザイン | 対象集団/データ | 方法 | 比較対照 | 結果 | 主な知見 | 制限 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 著者 年 | RCT/コホート/レビューなど | サンプルまたはコーパス | 方法 | ベースライン | 測定された結果 | 結果 | 注意点 |

技術論文の場合は、データセット、ベンチマーク、指標、ベースライン、再現性に関する注記を含めます。

7. 統合

論文を一つずつ要約するのではなく、テーマごとにエビデンスをグループ化します。

有用な統合のレンズ:

  • 最も強いエビデンス
  • 矛盾するエビデンス
  • 方法論的弱点
  • 対象集団またはデータセットの制限
  • 新しさと再現性
  • 実践的含意
  • 未解決の疑問

主張を確信度別に分ける:

  • 高確信度: 複数の情報源で再現され、質の高いエビデンス。
  • 中確信度: 妥当だが、サンプル、方法、または新しさに制限がある。
  • 低確信度: 初期段階、推測的、単一情報源、または弱く測定されたもの。

8. 引用の検証

最終決定する前に:

  • DOI、PMID、arXiv ID、または公式URLを確認する。
  • 著者名と出版年を確認する。
  • 論文が主張していない主張のために引用しない。
  • プレプリントはプレプリントとして明記する。
  • レビューと一次エビデンスを区別する。

出力テンプレート

# 文献レビュー: <トピック>

作成日: <日付>
レビュータイプ: <ナラティブ | スコーピング | システマティック | メタアナリシス>
検索期間: <日付>
データベース: <リスト>

## 研究質問

## 検索戦略

## 包含基準と除外基準

## エビデンスの要約

## テーマ別統合

## ギャップと制限

## 参考文献

## 検索ログ

落とし穴

  • 検索スニペットをエビデンスとして扱わないでください。
  • プレプリント、レビュー、一次研究をラベル付けせずに混在させないでください。
  • 否定的または矛盾する知見を省略しないでください。
  • 再現可能なプロトコルなしにシステマティックレビューの厳密性を主張しないでください。
  • 範囲が明示的にそのデータベースに限定されていない限り、広範な主張のために単一のデータベースを使用しないでください。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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