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Vambrocop/EvidenceForge

系統的レビュー、メタ分析、アンブレラレビュー、AI支援エビデンス統合のためのエージェントスキル。

EvidenceForge とは?

Vambrocop/EvidenceForgeは、研究者やエビデンスに基づく実践者向けに設計されたAIエージェントスキルです。このスキルは、システマティックレビュー、メタ分析、アンブレラレビュー、AIを活用したエビデンス統合といった、学術的なエビデンス統合プロセスを自動化・支援します。主なプラットフォームとしてClaude CodeやCodexなどのAIエージェントで動作し、文献検索、データ抽出、統計解析、結果の統合といった複雑なタスクを効率化します。SKILL.mdに基づき、PICOフレームワークを用いたクエリ生成や、バイアスリスク評価、効果量の計算、結果の視覚化といった機能を提供し、研究者が高品質なエビデンス統合を迅速に行えるようにします。このスキルは、エビデンスに基づく意思決定をサポートし、学術研究や政策立案の質を向上させることを目的としています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Vambrocop/EvidenceForge

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ドキュメント

EvidenceForge は何をしますか?

系統的レビュー、メタ分析、アンブレラレビュー、およびAI支援エビデンス統合のためのエージェントスキル。

概要

EvidenceForgeは、研究者やエビデンスに基づく実践者が、高度なエビデンス統合タスクを効率的に実行できるように設計されたAIエージェントスキルです。このスキルは、Claude CodeやCodexなどのAIエージェントと連携し、系統的レビューやメタ分析のプロセスを自動化・半自動化します。

主な機能

  • 系統的レビュー: 研究質問の策定から文献検索、スクリーニング、データ抽出までのプロセスを支援します。
  • メタ分析: 効果量の計算、異質性の評価、出版バイアスの検出などの統計解析を実行します。
  • アンブレラレビュー: 複数の系統的レビューを統合し、高レベルのエビデンス総括を提供します。
  • AI支援エビデンス統合: 大規模言語モデルを活用して、文献の要約やデータ統合を効率化します。

使用方法

インストール

# スキルをクローンまたはダウンロード

基本的な使用例

from evidenceforge import SystematicReview

review = SystematicReview()
review.define_question("PICO: 糖尿病患者におけるSGLT2阻害薬の心血管アウトカム")
results = review.search_databases()

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Codex
  • その他のAIエージェント(カスタム設定が必要な場合あり)

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

貢献

バグ報告や機能リクエストは、GitHub Issuesを通じてお願いします。プルリクエストも歓迎します。

参考文献

  • PRISMAガイドライン
  • Cochraneハンドブック
  • AMSTAR 2

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