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論文査読ループ:査読 → 改訂 → 再査読

論文PDFを専門家として査読し、その指摘に沿って原稿を改訂・PDF再生成・再査読するサイクルを、ユーザーが指定した制限時間内でできるだけ多く繰り返します。

論文査読ループ:査読 → 改訂 → 再査読 是什麼?

このスキルは、Claude Code や Cursor などの AI エージェント上で動作する、論文の査読・改訂を自動化するための強力なワークフローです。ユーザーから論文PDFと制限時間を受け取ると、指定された時間内で「査読 → 改訂 → PDF再生成 → 再査読」のサイクルを自律的に繰り返し、論文の質を段階的に向上させます。各ラウンドでは、新たなサブエージェントが査読を担当し、客観的な評価を維持。改訂版は前ラウンドの指摘に基づいて原稿を修正し、毎回差分と共に新しいPDFを生成します。また、実験結果の捏造を防ぐため、本文で直せない課題は author_todo.md に分離します。最終的には、各ラウンドの査読レポート、issue_tracker.md による評価推移、改訂版PDF、そして著者にしかできないタスク一覧をユーザーに提供します。Federated Learning や機械学習理論など専門分野向けの詳細なチェックリストも備えており、投稿前の論文ブラッシュアップや、リジェクト後の改訂、rebuttal準備にも活用できます。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/0x6869726f6b69/claude-skills/tree/HEAD/skills/paper-review-loop

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在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

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Paper Review Loop:査読 → 改訂 → 再査読

論文PDFを専門家として査読し、その指摘に沿って原稿を改訂してPDFを作り直し、改訂版をまた査読する。これをユーザーが決めた制限時間の中でできるだけ多く回す。最後にユーザーへ渡すものは次の3つ。

  • 改訂版PDF(最終版)と、各ラウンドのPDF
  • 各ラウンドの査読レポート(7項目)と、評価・指摘状態の推移
  • 著者にしかできない作業のリスト(追加実験など。捏造を避けるため本文ではなくここに回したもの)

以下、<skill_dir> はこの SKILL.md があるディレクトリ、<ws> は作業フォルダ。loop_state.py などのスクリプト名は python <skill_dir>/scripts/loop_state.py の略。python が無い環境では python3 を使う。

0. 最初に:制限時間を聞く

  1. 対象のPDFを特定する。メッセージに無ければ聞く。PDFと同じ場所や添付に LaTeX ソース(フォルダ、.zip、arXiv の .tar.gz、.tex)があるかも確認する。ソースがあると改訂の質と速さが大きく上がる。
  2. 制限時間を聞く。AskUserQuestion などの質問ツールがあれば使い、無ければチャットで聞いて答えを待つ。起動メッセージで既に時間が明示されていれば、それを使い聞き直さない。
    • 質問1「制限時間」:査読のみ(改訂ループなし) / 1時間 / 2時間 / 3時間(その他で「30分」「5時間」なども可)
    • 質問2「投稿先・評価基準」(同じ質問ダイアログにまとめる。既に分かっていれば省く):指定なし(トップ国際会議の基準) / NeurIPS・ICML・ICLR / 論文誌(Accept / Minor / Major / Reject)
  3. 答えを受けたらすぐ時計を始める。セットアップの時間も予算に含まれる。
    python <skill_dir>/scripts/loop_state.py init <ws> --hours 2 --paper <pdf> --venue "<投稿先>"
    
    (--minutes 90 や --review-only も可)
  4. スリープ防止ツール(Claude デスクトップの keep-awake など)があれば、予算の時間ぶん有効にする。PCがスリープすると長時間ループは止まってしまう。
  5. ユーザーへ2〜3行で伝える:締め切り時刻、作業フォルダ、以後は確認を挟まず自律的に回すこと、いつでも中断できること。

1. セットアップ

作業フォルダは <PDFのあるフォルダ>/<PDF名>_review_loop/(書き込めなければ作業ディレクトリ配下)。

<ws>/
├── state.json          タイマーと各フェーズの記録(loop_state.py が管理)
├── original/           受け取ったPDF・ソース。変更しない
├── src/                編集用ソース(main.tex, figures/, *.bib)
├── work/               ページ画像など作業用の一時ファイル
├── rounds/
│   ├── r01/            paper.pdf(=元のPDF) paper.txt review.md issues.json response.md src/
│   ├── r02/            paper.pdf(改訂1回目) paper.txt review.md issues.json response.md src/ changes.diff
│   └── ...
├── issue_tracker.md    評価と指摘状態の推移(loop_state.py summary が生成)
├── author_todo.md      著者にしか解決できない課題(追加実験など)
└── final_report.md
  1. loop_state.py start <ws> --round 0 --phase setup
  2. PDFを original/ と rounds/r01/paper.pdf にコピーし、テキストを抽出する: python <skill_dir>/scripts/pdf_tools.py text <ws>/rounds/r01/paper.pdf -o <ws>/rounds/r01/paper.txt
  3. 編集用ソースを src/ に用意する(査読のみモードでは不要なので飛ばす)。
    • LaTeX ソースがある場合:src/ へコピー/展開する(\documentclass と \begin{document} を含むファイルがメイン)。build_pdf.py で一度ビルドし、通ることを確認する。
    • PDFしか無い場合:references/pdf_to_latex.md の手順で LaTeX ソースを再構成する。最も重い工程(10ページで20〜40分程度)なので、予算を食うことをユーザーに一言伝える。
  4. python <skill_dir>/scripts/snapshot.py <ws>/src <ws>/rounds/r01
  5. loop_state.py end <ws> --round 0 --phase setup

ラウンド1の査読は元のPDFが対象なので、ソースの再構成と並行して走らせてよい。サブエージェントが使えるなら、査読担当と再構成担当を同時に起動する。

2. ループ

役割分担と、その理由

  • 査読はラウンドごとに新しいサブエージェント(Agent ツール)に任せる。改訂した本人の文脈を持たない査読者は「何を直したつもりか」ではなく「PDFに実際に何が書いてあるか」だけで判断できる。同じ文脈で自己採点すると評価が甘くなる。
  • 改訂もサブエージェントに任せ、メインはオーケストレーション(時計、起動、検証、集計)に徹する。数時間のループでもメインの文脈が膨らまず、状態はすべてファイルに残る。
  • サブエージェントが使えない環境では全部を自分で順に行う。その場合も、査読の前に新しいPDFからテキストを抽出し直してそれを読み、記憶ではなく紙面で評価する。

ラウンド r(r = 1, 2, …)

(a) 査読

  1. loop_state.py start <ws> --round r --phase review
  2. 下の「査読担当への依頼文」でサブエージェントを起動し、完了を待つ。
  3. 出力を検証する:review.md に必要な節(r≥2 は第0節も)があること、issues.json が JSON として読めること。欠けていれば同じ査読担当に直させる。
  4. loop_state.py end <ws> --round r --phase review、続けて loop_state.py summary <ws>(issue_tracker.md を更新)。
  5. ユーザーへ1行だけ進捗を出す。例:r02 査読完了:総合 3→4、Major未解決 5→2、残り 1h12m

(b) 続けるか判定

  1. loop_state.py status <ws> を実行する。Claude は経過時間を感じ取れないので、時間の判断は必ずこの出力に従う。
  2. NEXT: STOP なら §3 へ。判定は査読の直後に行うので、最終版PDFは必ず査読済みになる。
  3. CONTINUE でも、最新の issues.json に status が open / partially_resolved の指摘が残っていなければ(すべて resolved か、[AUTHOR TODO] で保留した needs_author)終了してよい。本文で直せるものが尽きており、それ以上回しても文言を磨くだけになる。理由は final_report に書く。

(c) 改訂(ラウンド r の査読に対応し、r+1 のPDFを作る)

  1. loop_state.py start <ws> --round r --phase revise。status に出ている revise by の時刻を控える。
  2. 下の「改訂担当への依頼文」でサブエージェントを起動し、完了を待つ。
  3. 検証する:rounds/r{r+1}/paper.pdf と paper.txt があること、ビルドが成功し未定義参照がゼロであること、rounds/r{r}/response.md があること。ビルドが通らない場合は、壊れたファイルを rounds/r{r}/src/ から戻して変更をやり直す。古いPDFを改訂版として査読に回してはいけない。
  4. loop_state.py end <ws> --round r --phase revise → r+1 として (a) へ。

改訂担当は revise by を過ぎたら新しい修正を始めず、ビルドを通して終える。次の査読の時間を残すため。

査読担当への依頼文

あなたはこの論文の査読者です。まず <skill_dir>/references/reviewer_guide.md と
<skill_dir>/references/review_template.md を最後まで読み、査読者像・基準・出力形式に従ってください。

- 査読対象: <ws>/rounds/rNN/paper.pdf(抽出テキスト: <ws>/rounds/rNN/paper.txt)
- ラウンド: NN
- 前ラウンドの指摘: <ws>/rounds/r(NN-1)/issues.json   ← ラウンド2以降のみ
- 投稿先・評価尺度: <venue または「指定なし」>
- 査読レポートの言語: 日本語
- 出力: <ws>/rounds/rNN/review.md と <ws>/rounds/rNN/issues.json
- 補助: python <skill_dir>/scripts/pdf_tools.py(render で図表のあるページを画像にして確認できる)

評価の根拠は、このPDFに書かれている内容だけです。改訂者の意図や回答書は渡していません。
[AUTHOR TODO] と書かれた箇所は約束にすぎないので、未解決として扱ってください。
最後に「総合評価 / Confidence / Major未解決数 / 新規指摘数」を4行で返してください。

改訂担当への依頼文

あなたはこの論文の著者として、査読に基づいて原稿を改訂します。まず
<skill_dir>/references/revision_guide.md を最後まで読み、特に「捏造しない」規則を守ってください。

- 編集するソース: <ws>/src/(メイン: <main>.tex)
- 今回の査読: <ws>/rounds/rNN/review.md, <ws>/rounds/rNN/issues.json
- 推移: <ws>/issue_tracker.md(自動生成なので読むだけ。編集しない)
- 著者TODO: <ws>/author_todo.md(無ければ作り、追記・更新する)
- 時間: <revise_by> までにビルドまで終えること。残り時間は
  python <skill_dir>/scripts/loop_state.py status <ws> で確認できる。
- 終わったら:
  1. python <skill_dir>/scripts/build_pdf.py <ws>/src/<main>.tex --out <ws>/rounds/r(NN+1)/paper.pdf
     (エラーと未定義参照がゼロになるまで直す)
  2. python <skill_dir>/scripts/pdf_tools.py text <ws>/rounds/r(NN+1)/paper.pdf -o <ws>/rounds/r(NN+1)/paper.txt
  3. python <skill_dir>/scripts/snapshot.py <ws>/src <ws>/rounds/r(NN+1) --prev <ws>/rounds/rNN
  4. <ws>/rounds/rNN/response.md を書く(形式は revision_guide.md)
最後に「対応した指摘ID / 著者TODOに回したID / ビルド結果(ページ数・未定義参照・AUTHOR TODO数)」を返してください。

PDFからの再構成を任せる場合は「<skill_dir>/references/pdf_to_latex.md を読み、<ws>/original/<name>.pdf を <ws>/src/ に再構成し、ビルドしたPDFを <ws>/rounds/r01/reconstructed.pdf に保存して、差異を <ws>/src/RECONSTRUCTION_NOTES.md に書く」と依頼する。

3. 終了処理

  1. loop_state.py finish <ws> --reason "<締め切り / 本文で直せる指摘が尽きた / 査読のみ>" → loop_state.py summary <ws>
  2. 改訂を1回以上したら、最新のPDFを <ws>/<PDF名>_revised.pdf としてコピーする。
  3. <ws>/final_report.md を書く:
# 査読・改訂レポート:<論文タイトル>
- 制限時間 / 使用時間 / ラウンド数 / 終了理由
## 評価の推移            (issue_tracker.md の表)
## 元原稿(r01)の査読の要点   (Justification の要約と主要な Weakness)
## 改訂で解決した主な指摘
## 残っている課題
### 本文の修正で対応できるが時間内に終わらなかったもの
### 著者の作業が必要なもの(author_todo.md の優先度上位)
## 最終ラウンドの評価と、採択側に動かすための条件
## ファイル一覧
  1. ユーザーへの返答は短くまとめる:ラウンド数、評価の推移、解決した主な指摘、残る重要課題と著者TODO上位3件、ファイルの場所。査読全文は貼らずファイルを示す。査読のみモードなら、r01 の review.md の要点(Justification・Rating・主要な Weakness・Rebuttal 質問)を返答に含める。

中断からの再開

<ws>/state.json があり status が running なら、loop_state.py status <ws> と rounds/ の中身を見て、最後に完了したフェーズの次から再開する。init をやり直すと時計がリセットされるので、ユーザーが新しい予算を望んだときだけ --force で行う。

原則と、その理由

  • 捏造しない:実験結果・数値・データ・引用・証明を作らない。これは実在の研究原稿であり、作った数値が一つでも混じれば研究不正になってユーザーに深刻な害を与える。新しい結果が必要な指摘は、本文では主張を証拠の範囲に合わせ、必要な実験は [AUTHOR TODO] と author_todo.md に回す。
  • 査読の基準を緩めない:ラウンドが進んでも同じ基準で評価する。[AUTHOR TODO] は未解決であり、言い換えだけでは新しい証拠にならない。評価が上がるのは、紙面上で問題が解決されたときだけ。そうでなければ、このループは見かけのスコアを上げるだけの作業になってしまう。
  • 時間の判断はスクリプトに任せる:経過時間を推測しない。毎ラウンド status を見る。
  • ラウンド間でユーザーに確認しない:制限時間を受け取った時点でループ全体の実行は承認済み。報告は1行の進捗だけにし、止まって相談するのはブロッカー(ビルドが直せない、PDFが読めない等)のときだけ。
  • 元ファイルは変更しない:original/ は読み取り専用として扱い、編集は src/ のコピーで行う。

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

0x6869726f6b69/claude-skills

英語で書かれた学術論文・原稿のPDFを、プロの英文校正者として校正するスキル。学術出版ガイド(Olson, Guide to Academic and Scientific Publication)に基づくチェックリストで、英文法・語法、US/UK綴り、略語、句読点、時制、代名詞、用語の一貫性、図表、引用と文献リスト、タイトル・要旨・キーワード、投稿規定への適合を確認し、修正案つきのレポートと赤入れ(注釈付き)PDFを作る。モードは2つ:「1回校正」(指定したPDFを1回校正)と「loop」(校正→原稿に反映してPDFを再生成→再校正を、指摘が無くなるまで繰り返す)。使い方は `/academic-writing-loop 1回校正 paper.pdf` または `/academic-writing-loop loop paper.pdf`。英語論文のPDFについて「英文校正して」「英語をチェック/添削して」「ネイティブチェック」「文法を直して」「proofreadして」「投稿前に英語を磨きたい」などと頼まれたら、スキル名が出ていなくても使うこと(内容の査読は paper-review-loop、技術的な誤りの検証は deep-review-modoki の担当)。Use for English proofreading/copyediting of academic paper PDFs, single pass or iterative proofread→revise→re-proofread loops.

0x6869726f6b69/claude-skills

Google の Deep Review(旧 Paper Assistant Tool, PAT)を模した、論文・技術文書の深い検証レビュー。文書を論理セグメントに分け、情報密度に応じて検証の深さ(Light/Medium/High)を配分し、セグメントごとに観点の異なる検証サブエージェントを並列に走らせる(証明の逐行検証・反例探索・数値の再計算・実験設計・主張と証拠の対応・新規性の文献確認)。候補は逐語引用で照合・重複排除し、反証検証で誤検出を落としたうえで、Overall Feedback と Detailed Feedback(Major concerns / Minor corrections / Suggestions)の Markdown・HTML レポートにまとめる。スコアは付けない。「Deep Reviewして」「ディープレビュー」「PATみたいに」「論文の誤りや証明の穴を徹底的に探して」「投稿前に技術的なミスを洗い出して」「数式・証明・実験を検証して」などと頼まれたら、スキル名が出ていなくても使うこと。設計書・技術報告など論文以外の技術文書にも使える。採点つきの会議形式の査読や、査読→改訂のループは paper-review-loop を使う。Use for deep, agentic error-finding review of a paper or technical document in the style of Google's Deep Review / PAT.

0x6869726f6b69/claude-skills

分析結果(グラフ画像・CSV/NPZ等のデータ・解析スクリプト・ノートブック)を、Nature系ジャーナルに採択されるレベルの多パネルFigure・Table・Captionにまとめるスキル。起動後に「どの結果を1枚のFigureにまとめるか」をユーザーに確認し、指示がなければ科学的ストーリー(What→How→Why→Performance→Impact)に沿って結果の取捨選択・パネル配置・配色まで自分で設計し、Arial 5–7 pt・89/183 mm幅・統一配色のベクターPDF/SVGを作ってQAまで行う。「結果を図にまとめて」「論文用のFigureを作って」「複数のグラフを1枚に」「Figure 1の概要図」「図を綺麗に/投稿用に整えて」「配色やフォントを統一」「Figure captionを書いて」「結果の表を作って」など、研究・分析結果を論文・投稿・発表用の図表に仕上げる依頼では、Natureと明示されていなくても必ずこのスキルを使うこと。Also use for any request in English for publication-quality, multi-panel or journal-ready figures from analysis results.

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