horizontal-thesis-packaging は何をしますか？
横向きプロジェクト・企業システム・AI/RAG/ロボットプロジェクトを修士論文の主軸に変換するエージェントスキル
概要
このスキルは、産業界や企業内で開発された実践的なプロジェクト（いわゆる「横向きプロジェクト」）や、AI/RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム、ロボットプロジェクトを、学術的な修士論文の一貫した研究の流れに変換するためのツールです。
主な機能
- プロジェクト解析: ユーザーが提供するプロジェクトの要件、アーキテクチャ、実装コードを解析し、学術研究の枠組みにマッピングします。
- 論文構成の自動生成: 研究背景、問題設定、関連研究、提案手法、評価実験、考察といった修士論文の典型的な章構成を提案します。
- 研究テーマの具体化: 実務プロジェクトから学術的に価値のある研究課題を抽出し、明確な研究目的と貢献を定義します。
- 関連文献の推薦: プロジェクトの技術領域に基づいて、引用すべき関連研究の候補を提示します。
- 評価実験設計: プロジェクトの実績データを活用した実験計画や、追加評価の提案を行います。
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他主要なAIエージェント
使い方
- スキルをAIエージェントにインストールします。
- 変換したいプロジェクトの概要、コード、ドキュメントを提供します。
- スキルがプロジェクトを解析し、論文の主軸を生成します。
- 必要に応じて結果を編集・拡張して、完全な論文アウトラインを作成します。
前提条件
- 変換対象のプロジェクトがGitなどで管理されていると、解析が容易になります。
- プロジェクトのREADMEや設計書があると、より正確な変換が可能です。
- AIエージェントは、プロジェクトファイルへのアクセス権限が必要です。
出力例
スキルは以下のような構造の論文アウトラインを生成します：
- 序論（研究背景、目的、構成）
- 関連研究（既存手法とその限界）
- 提案手法（システムアーキテクチャ、アルゴリズム）
- 実験と評価（実験設定、結果、考察）
- 結論と今後の課題
注意事項
- 生成された論文構成はあくまで提案であり、指導教員や所属機関のガイドラインに従って調整してください。
- 実務プロジェクトに機密情報が含まれる場合は、適切に匿名化した上で使用してください。
- このスキルは学術的な書き方の支援を提供しますが、内容の正確性と独創性はユーザー自身が責任を持って確認してください。