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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系統的文献レビューワークフローを提供します。検索計画、情報源のスクリーニング、統合、引用確認、エビデンス記録を支援します。学術文献や技術文献の検索・スクリーニング・統合・引用が必要な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・技術分野における系統的文献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。ユーザーは、ナラティブレビュー、スコーピングレビュー、系統的レビュー、メタアナリシスといったレビュータイプを選択でき、それぞれの厳密さのレベルに応じて適切な手順を実行します。ワークフローは、研究課題の定義、検索戦略の策定、データベース検索とエビデンスの記録、重複排除、情報源のスクリーニング、データ抽出、テーマ別統合、引用の検証までを網羅します。PICOフレームワークや技術的ワーク用の拡張フレームワーク(システム/ドメイン、方法/介入、比較ベースライン、評価指標)もサポートします。このスキルは特に、発表用論文の背景セクションの作成、研究ギャップの発見、臨床主張の裏付け、技術レポートのエビデンス統合に有用であり、PubMed、arXiv、Semantic Scholar、Crossrefなど、主要な学術データベースを自動的に活用します。証拠の確信度を「高」「中」「低」に分類し、曖昧さや相反する結果を正直に報告することを促進します。出力テンプレートは、研究課題、検索戦略、スクリーニング基準、証拠サマリー、テーマ別統合、ギャップと限界、参考文献、検索ログを含む完全なレビュー文書を生成します。このスキルは、Claude CodeやCursorなどのAIエージェントプラットフォーム向けに設計されており、SKILL.mdに基づいて構造化された再現可能なレビュープロセスを実現します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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検索、スクリーニング、統合、引用を必要とするタスクに使用します。

使用時

  • 系統的レビュー、スコーピングレビュー、ナラティブレビューを構築する場合
  • 研究課題に対する最先端を統合する場合
  • ギャップ、矛盾、将来の研究方向を見つける場合
  • 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
  • 査読済み論文、プレプリント、特許、技術報告書間のエビデンスを比較する場合

レビュータイプ

  • ナラティブレビュー: 幅広い統合; 方向付けに有用
  • スコーピングレビュー: 概念、方法、エビデンスギャップをマッピング
  • 系統的レビュー: 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: 系統的レビューに量的効果集約を追加

ユーザーに必要な厳密さのレベルを尋ねてください。指定がない場合、探索的作業にはスコーピングレビュー、出版や臨床主張には系統的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課題に変換します。

臨床または生物医学の場合は、PICOを使用:

  • 集団 (Population)
  • 介入または曝露 (Intervention/exposure)
  • 比較対照 (Comparator)
  • アウトカム (Outcome)

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. 検索計画

情報源を収集する前に検索プロトコルを作成:

  • 検索するデータベース
  • 日付範囲
  • 言語
  • 出版物タイプ
  • 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
  • arXiv: CS、数学、物理学、定量生物学、プレプリント
  • Semantic Scholar または Crossref: 広範な学術発見
  • 関連する場合のドメイン固有の情報源(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)

3. 検索とエビデンス記録

レビューを再現可能にする検索ログを保持:

| データベース | 検索日 | クエリ | フィルター | 結果件数 | エクスポート |
| --- | --- | --- | --- | ---: | --- |
| PubMed | 2026-05-11 | `("CRISPR"[tiab] OR "Cas9"[tiab]) AND "sickle cell"[tiab]` | 2020:2026, 英語 | 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、要約、メモは、最終的な散文とは別に保存します。

4. 重複排除

以下の順序で重複排除:

  1. DOI
  2. PMID または arXiv ID
  3. 完全なタイトル
  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. 情報源のスクリーニング

段階的にスクリーニング:

  1. タイトル
  2. 要約
  3. 全文

系統的作業の場合、除外理由を記録:

  • 対象集団が異なる
  • 介入が異なる
  • アウトカムが異なる
  • 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

構造化抽出表を使用:

| 研究 | デザイン | 集団/データ | 方法 | 比較対象 | アウトカム | 主な知見 | 限界 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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 | 測定されたアウトカム | 結果 | 注意点 |

技術論文の場合、データセット、ベンチマーク、指標、ベースライン、再現性ノートを含めます。

7. 統合

論文を一つずつ要約するのではなく、テーマ別にエビデンスをグループ化します。

有用な統合レンズ:

  • 最も強いエビデンス
  • 相反するエビデンス
  • 方法論の弱点
  • 集団またはデータセットの限界
  • 最近性と再現性
  • 実践的含意
  • 未解決の疑問

確信度別に主張を分類:

  • 高確信度: 複数の情報源で再現された質の高いエビデンス
  • 中確信度: もっともらしいがサンプル、方法、または最近性によって制限されている
  • 低確信度: 初期段階、推測的、単一情報源、または弱い測定

8. 引用の検証

最終確定前に:

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

出力テンプレート

# 文献レビュー: <トピック>

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

## 研究課題

## 検索戦略

## 包含および除外基準

## エビデンスサマリー

## テーマ別統合

## ギャップと限界

## 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こと
  • 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こと
  • 否定的または相反する知見を省略しないこと
  • 再現可能なプロトコルなしに系統的レビューの厳密さを主張しないこと
  • 対象が明示的にそのデータベースに限定されていない限り、単一データベースで広範な主張をしないこと

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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