Scientific-Writing-Skills-Claude-Code-Codex は何をしますか？
AI支援による科学原稿作成のためのヒューマン・イン・ザ・ループ品質管理フレームワーク。
概要
このスキルは、研究者がAIエージェント（Claude Code、Codex、Cursorなど）を使用して科学原稿を作成する際に、品質管理と人間の監督を組み込むための枠組みを提供します。各セクションの生成後、ユーザーは内容をレビューし、承認または修正を指示することで、最終的な原稿の科学的正確性を保証します。
使用方法
- プロジェクトディレクトリでスキルを有効化します。
- AIエージェントに原稿のテンプレートを生成させます。
- 各セクション（タイトル、要旨、序論、方法、結果、考察、参考文献）について、AIがドラフトを作成します。
- ユーザーは各ドラフトをレビューし、以下のいずれかを選択します：
承認：そのまま使用修正要求：具体的な修正内容を指定再生成：異なる角度からの提案を依頼
- 全セクションが承認された後、AIが統合と書式調整を行います。
品質管理チェックポイント
- 引用の正確性: 各引用が実際の文献と一致し、適切にフォーマットされていることを確認。
- データ解釈: 統計結果や図表の解釈が元データと矛盾していないか検証。
- 倫理的配慮: 研究倫理に反する記述や誇張表現がないか確認。
- ジャーナルガイドライン: ターゲットジャーナルの投稿規定に沿っているか確認。
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- その他のAIエージェント（カスタム設定可能）
設定
config.yaml ファイルを使用して、以下の設定をカスタマイズできます：
- ターゲットジャーナル
- 引用スタイル（APA, MLA, Chicago, Nature形式など）
- セクション構成
- 品質管理の厳格さ
例
# スキルを有効化して原稿作成を開始
codex --skill scientific-writing --prompt "新しい触媒反応に関する論文の序論セクションを作成してください"
トラブルシューティング
- 問題: AIが不正確な引用を生成する。 解決策: 承認前にすべての引用を手動で検証するよう促すプロンプトを追加。
- 問題: セクション間でスタイルが統一されない。 解決策: テンプレートファイルを事前に定義し、それに従うよう指示。