research-hub

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文献、研究成果物、原稿を、追跡可能な作業を通じてつなぐローカルワークスペースです。

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ワークスペースの変更はソースにマージ済みですが、インストール済みの機能は別途確認が必要です。 PR #135 はマージ済みです。このベースラインには以下の固定されたソースパスを使用してください。ソースのバージョンから、公開済みホイールやネイティブホストへの対応状況を推測しないでください。機能とセットアップのベースラインから始めてください。

なぜこれが必要なのか

研究は、ファイルやツールをまたいで進みます。論文が問いのきっかけとなり、分析によって結果が変わり、原稿には修正が必要になります。あなたやAI アシスタントが次の作業に取りかかるとき、こうしたつながりを見える状態に保ちます。

ローカルファイルから始めましょう。必要に応じて、参考文献には Zotero、ノートには Obsidian、ソースに基づくブリーフィングには NotebookLM を接続します。実証研究と文献レビューは、同じワークスペースを共有します。

ネイティブの文献探索から始める（ステージ 1）

research-hub のスキルを読み込めて、公開検索・閲覧ツールを利用できるネイティブ AI エージェントで、次のように一度だけ依頼します。

人間の意思決定をシミュレートする LLM に関する文献を探してください。

エージェントは適切な初期範囲を選び、利用可能なソースを検索・閲覧して、原文へのリンク、関連性、バージョン、閲覧・アクセス上の制約を含む短いリストを返します。研究フォームへの記入や JSON の作成を求めることはありません。Zotero、Obsidian、NotebookLM、Hub ストレージは任意です。

2026-10-26 に実施した実際のクラウドネイティブなリハーサルでは、異なる出発点となる 3 件が返されました。

• Aher et al.（2023）：既存の実験に基づく集団行動のシミュレーション。
• Park et al.（2024 年に評価したプレプリント v1）：人間へのインタビューに基づくパーソナライズされたエージェント。このリハーサルでは新しいバージョンは読んでいません。
• Gao et al.（2025）：妥当性を確認するための、意思決定分布の不一致。このリハーサルでは、DOI と一致する公開 PDF ミラーを読みましたが、出版社の PDF は取得できませんでした。

その後、必要に応じて次のように伝えます。

経済的な意思決定に焦点を当て、人間を基準とした比較対象と評価方法を比較してください。

検索結果のスニペットを読むことは、論文全文を読むこととは異なります。人間らしい出力が得られても、人間の参加者を置き換えられる証拠にはなりません。エージェントは、利用できないソースや未解決の問いを保持し、網羅したかのように捏造することはありません。

実際に確認した内容： 依頼 1 件 → ネイティブ検索と原文のセクション → 条件を明示した簡潔な結果。これはスキルを直接読んだ後に実施したクラウドネイティブな実行であり、Codex／Claude Code へのインストール、自動的なスキル起動、すべてのホスト、Hub への保存、UI の起動を確認したものではありません。このリハーサルでは、JSON、CLI、追加の統合・プロバイダーアカウント、ステージ 2 は必要ありませんでした。

任意の視覚的な引き継ぎでは、エージェントが研究者に代わって観察事項を整理し、すでに利用可能で承認済みの Hub インターフェースを使って保存できます。保存が確認されると、保存結果への正確なリンクが返されます。保存結果の仕様では、この経路をネイティブな研究作業と区別しています。現在、安全なファイルの永続化と表示に対応しているのは POSIX のみで、Windows はまだサポートされていません。また、結果を開いても研究が認証されたり、プロバイダーへの書き込みが開始されたりすることはありません。

作業内容

ページ	作業内容
Project	問い、目標、プロジェクトの種類を記載します。
Literature	参考文献を探し、採用または除外の判断を記録します。
Evidence	主張を情報源に結び付け、未解決の裏付けを確認します。
Design & results	方法、結果、限界、裏付けとなるファイルを記録します。
Manuscript	Word、LaTeX、または Markdown を登録し、アウトラインと改訂を準備します。
Review & delivery	提案を確認し、判断を記録して、ローカルでの引き継ぎを準備します。

ファイルは、選択したワークスペース内に保存されます。登録時にはパスとハッシュが記録されます。元の文書の変更は、引き続きエディターで行います。

試してみる

ワークスペースのプレビュー

Python 3.10 以降と Git を使用します。新規または空の workspace-demo ディレクトリを選択してください。以下のコマンドでは、機能ブランチ名に依存せず、変更不可のソースベースライン 6381dfa7d474dd27cd4adb33f0f59ea8ec395150 をインストールします。

git clone -c core.autocrlf=false https://github.com/WenyuChiou/research-hub.git
cd research-hub
git fetch origin 6381dfa7d474dd27cd4adb33f0f59ea8ec395150
git checkout --detach 6381dfa7d474dd27cd4adb33f0f59ea8ec395150

次に、お使いのシステムに対応するコマンドブロックを 1 つ選択します。これらのコマンドは仮想環境の Python を直接呼び出すため、有効化スクリプトも PowerShell の実行ポリシーの変更も必要ありません。

macOS / Linux

python3 -m venv .venv
./.venv/bin/python -m pip install -e .
./.venv/bin/python -m research_hub project demo --root ./workspace-demo --json
./.venv/bin/python -m research_hub serve --workspace --root ./workspace-demo

Windows PowerShell

py -3 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e .
.\.venv\Scripts\python.exe -m research_hub project demo --root ./workspace-demo --json
.\.venv\Scripts\python.exe -m research_hub serve --workspace --root ./workspace-demo

ローカルのワークスペースを開きます。デモにアカウントは不要です。小規模な数値の合計例と、文献レビュー用のフィクスチャが含まれています。これらは教材用の入力であり、モデルが生成した研究結果ではありません。

ピン留めされたランタイムスナップショットには古いローカル文書が残っており、この新しい機能ベースライン文書とクリーンソーステストは含まれていません。そのランタイムと併せて、最新のオンライン機能ベースラインをお読みください。この PR のテストはこの変更セットの根拠であり、古い README のコマンドそのものの根拠ではありません。スナップショットには元の文書が残っています。マージ済みのプロデューサーのピン、自分のファイル、執筆のセットアップ、タスクの引き継ぎ、レビューについては、最新のワークスペースガイドをお使いください。プレビューを利用する前に、日付付きの検証結果と残りの確認事項をご覧ください。

公開文献ダッシュボード

python -m pip install research-hub-pipeline
research-hub dashboard --sample

このアカウント不要のサンプルでは、既存のダッシュボードが開きます。実際の連携には、セットアップガイド、最初の 10 分、ダッシュボードの概要をお使いください。

執筆の仕組み

モード	動作
ポータブルな引き継ぎ	AI ホスト向けにタスクをエクスポートし、文章と候補ハッシュをインポートします。エクスポート後も、タスクはエージェントの対応待ちの状態です。
接続済み Codex	認証済みの互換性のある Codex CLI が、明示的に信頼された公開執筆バンドルを使い、ツールを使わずに文章を生成します。結果は人間によるレビュー待ちになります。

公開執筆アダプターは academic-writing-skills PR #17 でマージされました。この連携では、変更不可の main コミット bc15e29e976cd6ade3484aeaa4f1230444697f8a をピン留めしています。明示的に検証して設定してください。これは任意であり、research-hub の恒久的な依存関係としてインストールされるものではありません。Hub ワークスペースはソース内でマージ済みですが、公開パッケージやネイティブホストの準備が整ったことを示すものではありません。接続済み Codex に渡されるのは、範囲を限定したテキストの抜粋であり、バイナリ文書の内容ではありません。Word の書式設定、LaTeX のコンパイル、最終的な文書の変更には、エディターをお使いください。

信頼できること

• **追跡可能な入力：**タスクには入力のリビジョン、結果、判断が保持されます。登録済みのバイト列が変更されるとタスクが古くなることがあり、ワークスペースにはレビューへの影響が表示されます。
• **判断の分離：**参照先を解決できても、主張が正しいとは限りません。ソースの識別、主張の裏付け、人によるタスクの承認は、それぞれ別のものとして扱われます。
• **明示的な引き渡し：**承認済みの提案は、別途承認されたローカル ZIP に含めることができます。これによって、公開やクラウドへのアップロードが許可されるわけではありません。

ローカル承認は、担当者による申告を記録するものであり、共有コンピューター上で本人確認を行うものではありません。既存の直接書き込み型 MCP、ダッシュボード、クラウドツールは、ワークスペースの承認保護の対象外です。タスクが完了しても、ワークフローの 8 つの段階が自動的に進むことはありません。境界と復旧のガイドをお読みください。

既存の連携、認証情報、トラブルシューティング

連携を選ぶにはセットアップを使い、research-hub doctor を実行してください。NotebookLM では、Google にログインした状態を画面上で確認できる必要があります。最後に記録された認証試行は失敗しており、その後の再確認も行われていません。自身で確認に成功するまでは、この連携を機能低下／未確認として扱ってください。NotebookLM のセットアップとトラブルシューティングをご覧ください。

既存のペルソナ	オプションの追加機能
研究者	[playwright,secrets]
人文学	[playwright,secrets]
アナリスト	[import,secrets]
社内 KM	[import,secrets]

これらの認証情報は既存の連携に適用されます。ローカルワークスペースのデモには必要ありません。

名前	必須	用途
ZOTERO_API_KEY	Zotero のみ	Zotero API 認証
ZOTERO_LIBRARY_ID	Zotero のみ	Zotero ライブラリ識別子
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY	いいえ	オプションの検索 API キー
SEMANTIC_SCHOLAR_RPS	いいえ	オプションの検索リクエストレートの上書き
TAVILY_API_KEY	いいえ	オプションのウェブ検索バックエンド
BRAVE_API_KEY	いいえ	オプションのウェブ検索バックエンド

MCP/REST経由で接続するか、AI ホストのサポートマトリックスを確認するか、ローカルファイルのインポートを使用してください。CLI リファレンス、EZproxy ガイド、ライブスモークチェックリストでは、詳しい操作方法を説明しています。

開発者向けリンク

ワークスペースのアーキテクチャでは、タスク台帳と承認の境界について説明しています。技術的な詳細については、ワークフローランタイム、MCP ツール、安定版 API、ファイル形式、OpenWikiをご覧ください。最新の一覧を確認するには、python -m research_hub describe --filter mcp_tools と --filter skills を使用してください。

以前のダッシュボード資料も引き続き利用できます：MCP フロー図、録画済みダッシュボードデモ、フル解像度の動画。

貢献 · リリース · リリースプロセス · MIT ライセンス