Humanize は何をしますか？
LaTeX論文の散文を見直して読みやすくし、注意深い人間の著者が書いたようにし、結果を.texファイルの別コピーとして提供します。
目的は「隠す」ことではありません。AI支援による下書きは、認識しやすい質感を持ちがちです——過剰に道標を置き、大げさで、リズミカルに均一で、情報を運ばないフレーズで水増しされています。査読者はそれに気づき、論文が読みにくくなります。優れた人間の編集者は、各文を、学術論文のレジスターに合った最も平易な形で具体的なことを言うようにすることで、その質感を取り除きます。
変更してはいけないもの
論文は主張の記録です。可読性の編集で主張が変わってしまうのはバグであり、文体の選択ではありません。したがって：
- プリアンブルには手を触れない（
\begin{document}より前のすべて）。 - 数式は決して編集しない：インライン
$…$、\(…\)、ディスプレイ数式、および数式環境（equation、align、……）はバイト単位で同一に保ちます。 - すべての
\cite…、\ref/\eqref/\cref、\label、\includegraphics、\inputおよび環境の境界は保持します。再構成する文の中で引用を移動することはできますが、同じキーが同じ主張を支えるものでなければなりません。 - 散文の中のすべての数値（統計量、p値、サンプルサイズ、範囲）と、それが正しい量に結びついていることを保持します。
- 主張の強さを保持する。 「示唆する」を「示す」に変えたり、「一貫して異ならなかった」を「同等だった」に変えたりしないでください。調整された hedges（婉曲表現）は科学の一部です。重なっているか空虚な hedges（「可能性があるかもしれない」、「それはおそらく主張できるかもしれない」）だけを取り除いてください。
- 著者の用語はそのまま保持する。 論文が「動作領域」、「安全ゾーン」、「MRP」を定義しているなら、それらを正確に使用します。技術用語を類義語に置き換えないでください——「ロバスト」、「有意」、「新規」は技術的に使われている場合は問題ありませんが、飾りとして使われている場合にのみAIの癖になります。
- 言語と綴りのバリアントを保持する（イギリス英語の「behaviour/penalises」はイギリス英語のまま。ポルトガル語はポルトガル語のまま）。
- テーブルの中身、
%コメント、\todo{}マーカー、参考文献には触れない。
もし、著者の意図を推測することによってのみ修正できる不明瞭な文がある場合は、そのままにして、書き換えずにレポートにリストアップしてください。
ワークフロー
1. 対象を特定する
ユーザーのメッセージまたはスラッシュコマンドの引数からファイルを取得します。何も指定されていない場合は、会話から推測します（作業中の論文、またはエディタのアクティブファイル——GilzaCodeツールが利用可能な場合は get_editor_state）。もし複数の .tex ファイルが候補になる場合（例：main6.tex と main7.tex）、最も最近のドラフトを選び、どれを選んだかを伝えます。ユーザーが特定のセクションのみを依頼した場合は、それらのセクションだけを見直します。
メインファイルが \input/\include でコンテンツを取り込んでいる場合は、各インクルードされた散文ファイルをそれぞれ <name>_humanized.tex に humanize し、メインコピーの \input 行をそれらに向けます。
2. コピーを作成する
ファイルを 同じディレクトリ 内の <stem>_humanized.tex にコピーします（これにより、図、.bib、クラスファイルが引き続き解決されます）。そのファイルが既に存在する場合は、上書きする前に尋ねるか、尋ねられない場合は <stem>_humanized2.tex を使用します。すべての編集はコピーに対して行われます。オリジナルには決して書き込みません。
3. 問題のマップを取得する
オリジナルに対してスキャナーを実行し、AIスタイルのパターンがどこに集中しているかを確認します：
python <skill-dir>/scripts/ai_scan.py path/to/paper.tex
これは、フラグが立てられたフレーズを行番号、emダッシュ密度、セクションごとの文の長さの統計とともに報告します。これは「やることリスト」ではなく「ヒートマップ」として扱ってください：ヒットは確認すべき場所であり、多くのヒットは文脈上問題ありません。文構造をそのままにしてフラグが立った単語をすべて削除すると、同じくらい機械的なテキストになります。パターンの完全なカタログ（英語とポルトガル語）と、それぞれの種類の修正方法については、references/patterns.md を読んでください——編集を始める前に読んでください。
4. セクションごとに見直す
一度に1つのセクション（または数段落）を読み、散文に対する対象を絞った Edit 呼び出しでコピーを編集します。段落ごとに作業することで、LaTeXをそのまま保ち、セクションの議論を念頭に置くことができます。
各段落について自問してください：この段落は何を主張しており、この分野の有能な著者がそれを言うための最も短く明確な方法は何か？ そして：
- 情報を運ばないものを削除する：メタコメント（「注目に値するのは～」、「このセクションでは、～について議論します」）、段落末の要約の言い換え、前置きの多い書き出し、飾りの強調語。
- 具体的なものを優先する：漠然とした抽象表現を具体的なものに置き換える（「パフォーマンスが向上する」→「48ステップ長く生存する」、論文が近くでそう述べている場合。そうでなければ、ただ簡潔に保つ）。
- 可読性のために文構造を修正する：主語と動詞を近くに、そして文頭近くに置く。3つのアイデアを運んでいる文を分割する。一緒に属している断片的な文を結合する。既知の情報を文頭に、新しい情報を文末に移動する。名詞化を動詞に戻す（「分析を実行する」→「分析する」）。
- 人間がするようにリズムを変化させる——短い文もあれば長い文もあるように、均一なケイデンスや均一な段落形状ではなく。
- 型にはまった構造を壊す：強制的な三連構造、「not only X but also Y」、効果のために使われる「X, not Y」の対比、コロンによる啓示（「答えは簡単だ：…」）、emダッシュの連鎖、すべてが接続語で始まる段落。
- すでにうまく機能しているものはそのままにする。 適切なドラフトの多くの文は問題ありません。すべての文に触れること自体がAIの特徴であり、意味を変えるリスクを高めます。典型的な良いパスでは、文の5分の1から2分の1の間を書き換え、スキャナーとあなた自身の読み取りが問題を見つけた場所に集中します。
セクションタイトル、キャプション、アブストラクトは散文であり、同じ注意を払って編集できます。タイトルは短く、キャプションの内容（何がプロットされているか、記号が何を意味するか）は完全に保ちます。
5. 整合性を検証する
オリジナルとコピーを比較するチェッカーを実行します：
python <skill-dir>/scripts/check_integrity.py path/to/paper.tex path/to/paper_humanized.tex
プリアンブル、数式セグメント、引用キー、参照、ラベル、環境、グラフィックスパス、ブレースのバランス、散文内の数値を比較します。終了する前にすべての ERROR を修正します。各 WARN（通常は移動または消失した数値や引用）を確認し、復元するか、変更が無害であることを確認します。その後、コピーに対して ai_scan.py を再実行し、ホットスポットが冷却されたことを確認します。
LaTeXコンパイラが利用可能な場合（GilzaCodeの compile_latex、tectonic、latexmk、pdflatex）、コピーをコンパイルしてビルドできることを確認します。環境にコンパイラがない場合、これに時間をかけすぎないでください——整合性チェックで通常の破損はカバーされています。
6. 報告
会話の中で、ユーザーの言語で短いレポートを終了します：
- Humanizeされたコピーのパス（オリジナルは変更されていません）。
- 行った変更の種類と、代表的な変更前/変更後のペアを3～5組（それぞれ1行、トリミング）。
- スキャナーの数値の変更前と変更後（フラグ付きフレーズ、emダッシュ、平均文長）——簡潔に。
- 整合性チェックの結果。
- 意図的にそのままにしたものとその理由：不明瞭であったり、内容的に間違っている可能性がある箇所、証拠よりも強く見える主張、一貫性のない用語。これらにフラグを立て、黙って修正しないでください。
ユーザーがジャーナルへのリバイスを準備している場合は、latexdiff がインストールされていれば、オリジナルとコピーの間の latexdiff を生成することを提案し、変更を視覚的に確認できるようにします。