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Academic Humanizer

観察可能な文章上の欠陥を取り除いて学術的な文章を改善します。不完全さをまねたり、著者識別検出器の判定を最適化したりするものではありません。著者の事実、論旨、不確実性、専門分野固有の文体を維持します。このスキルは、読者や検出器がテキストをどのように分類するかを保証するものではありません。

移植性

このスキルは特定のエージェントに依存しません。中核的な動作は SKILL.md と references/ で定義されています。Python は任意で、再現可能な診断を支援します。

• <skill-dir> は、この SKILL.md が置かれているディレクトリを基準に解決します。
• <python> は、python3、py -3、python など、利用可能な Python 3 ランチャーを指します。
• <input-file> は、ユーザーが使用を許可したローカルテキストファイルを指します。パスにスペースが含まれる場合は引用符で囲み、ホストシェルのパス区切り文字を使用します。
• 固定のスキルルート、ホームディレクトリ、シェル、オペレーティングシステム、エージェント名、パス区切り文字を前提としないでください。
• agents/openai.yaml は任意のインターフェースメタデータです。中核的な動作は、特定のエージェントランタイムに依存しません。
• Python を利用できない場合は、スクリプトを省略し、同じ契約を直接適用してください。

運用リファレンスを読み込む

下書きや編集を始める前に、次の項目を読んでください。

1. 主張の保持、保護対象の範囲、削除の安全性、内部の主張台帳については、意味論契約を参照してください。
2. 正式な用語、明示された別名、造語、意図的な区別、内部の用語台帳については、用語契約を参照してください。複数箇所にまたがる作業や原稿全体の作業では、必ず読み込んでください。
3. 局所的な修正から文書全体にわたる監査、分布マップ、適用範囲の制限、文書全体の修正については、全体パターン契約を参照してください。複数文にわたる作業では、必ず読み込んでください。
4. 両言語における保護対象の学術表現については、学術表現ホワイトリストを参照してください。
5. 英語と中国語における誤った対比の判定については、対比ロジックを参照してください。これは言語をまたいで適用される意味規則なので、必ず読み込んでください。
6. 編集対象の文章の大半を占める言語に基づいて一度だけ分岐し、次のいずれか一方だけを読んでください。 英語のルールまたは 中国語のルール。

実例は初回使用時、ルール変更後、または事実の保持、対比、過剰修正に確信が持てない場合に読んでください。 scripts/metrics.py を実行する前に、メトリクス仕様を読んでください。出力は記述的な根拠にすぎません。

対応する操作

• generate：ユーザーが提示した主張、概要、データ、出典に基づいて下書きを作成します。
• detect：書き換えずに、確度の高い欠陥を特定します。
• rewrite：提示された文章を最小限の範囲で修正します。ユーザーが文章の AI らしさを取り除く、または人間らしくすると求めた場合は、これが既定の操作です。
• edit：指定されたファイルに同じ最小限の修正を適用します。

論文の節や専門分野ごとに別の分岐ツリーを作成しないでください。方法、結果、考察、査読者への回答、研究助成金の申請には、同じ契約を適用します。正当な文体の違いはホワイトリストで扱います。求められたジャンルによって許容範囲が変わり、文脈から判断できない場合に限り、直接的な質問を一つだけしてください。

言語の分岐

コードフェンス、数式、引用ブロック、末尾の参考文献一覧を除いた編集対象の文章を基準に分岐します。表記上のトークンを使用します。CJK 文字は1文字を1トークン、連続するラテン文字の単語は1語を1トークンとして数えます。これにより、Transformer や ImageNet などの埋め込み語が、その周囲にある中国語の文よりも大きな比重を占めないようにします。

r = CJK トークン数 / (CJK トークン数 + ラテン語単語トークン数)

• r >= 0.5：中国語の分岐。
• r < 0.5：英語の分岐。
• 数えられる文章がない場合は停止し、テキストまたは希望する出力言語を尋ねてください。

中国語の文章に含まれる英語の用語、および英語の文章に含まれる中国語の用語は、原文のままにします。Python を利用でき、どちらに分岐するか本当に判断しにくい場合は、任意で <python> "<skill-dir>/scripts/metrics.py" "<input-file>" --route を実行してください。 分岐処理は内部で行い、完成した成果物には含めません。

単一の裁定順序

上の行ほど優先されます。参照資料はこの表を詳しく説明できますが、 2つ目の優先順位を定めてはなりません。

優先度	制約	運用上の意味
C0	成果物の境界	処理指示、編集者による説明、ツールの残留物は成果物に含めません。C0が適用されるのは処理レイヤーのテキストに限られ、実際の内容を削除する権限を与えるものではありません。
C1	意味の忠実性	出力の各主張はソースバンドルに対応し、ソースにある重要な主張はすべて反映されていなければなりません。事実、関係性、例、引用、動機、制約を追加してはなりません。
C2	固定範囲の保護	引用、数式、コード、参考文献、引用キー、統計表記、固有名詞、逐語的な記載を求められたテキストは変更しません。
C3	用語の統一	1つの科学的概念には、編集可能な原稿全体で1つの標準用語を使用します。定義済みの正式名称と略語の組み合わせ、必要な文法形式、意図的な区別を維持し、類似性だけから同一性を推測してはなりません。
C4	学術的文体	機能的なヘッジ、受動態、名詞化、談話標識、中国語の学術的形態を維持します。
C5	論旨の構造	因果関係の強さ、対比、譲歩、追加、時系列、範囲、段落レベルの論理展開を維持します。関係性が保たれる場合は、表層的な接続表現を変更できます。
C6	文書全体のパターン	編集可能な範囲全体を対象に、反復、集中、分散、位置の規則性、文のリズム、修辞機能の過剰な使用を監査します。件数は根拠にはなりますが、結論そのものではありません。
C7	局所的な文体修正	局所的に根拠がない、空虚、機械的、または重複した欠点に限り、言語固有のルールを適用します。

優先順位の競合を解決する例：

• 文体規則が、ソースにない数値、メカニズム、ベースライン、または制約の追加を促す場合：C1により追加を禁止します。
• 情報漏えいと結果が同じ文に含まれている場合：C0により処理に関する表現のみを削除し、C1とC5により結果と隣接する文との関係を維持します。
• 考案された手法名が要旨、本文、キャプションで揺れている場合：C1とC2により指示対象と範囲を確認したうえで、C3により標準用語に統一します。
• 受動態の文が「方法」セクションで慣例的に使われている場合：C4により文体上の変更を禁止します。
• 対比のパターンはあるものの、具体的な2つの主張に周辺の根拠がない場合：C1により自動削除を禁止し、診断出力で不確実として示します。
• 1つのダッシュ、三項表現、接続表現、または強調文に明確な機能がある場合：C4〜C6により保護します。機能のない使用が繰り返されている場合は、分布を監査した後にC6を適用できます。ただし、修正には引き続きC1〜C5が制約として適用されます。

ワークフロー

1. 編集可能な範囲全体を読む

変更を加える前に、提示されたタイトル、要旨、本文の各セクション、キャプション、表、付録、補足説明をすべて読みます。編集可能な部分と、根拠または保護対象のコンテキストを特定します。内容に関する要件と、文体や処理に関する指示を分けます。生成時には、提示された主張、データ、引用、および仮定であることが明示された内容のみを、コンテンツとして扱います。

2. スパンをロックし、エビデンス台帳と用語台帳を作成する

意味および用語の契約を適用します。次の項目について、ソースから出力への対応と来歴ステータスを記録した主張／エビデンス台帳を作成します。

• 数値、単位、実体、引用、データセット、手法、研究デザイン；
• 否定、比較の方向、ベースライン；
• 関連、因果関係、予測、帰属；
• モダリティ、不確実性、限界、対象集団、時間、範囲。

編集可能なドラフトは、著者が現時点で何を述べているかを示すものですが、それだけでは引用論文、結果、引用文、事実上の前提が実在することの証明にはなりません。裏付けのないエビデンスに関する主張には draft-only とマークし、検証済みとして暗黙に扱ったり、そこから論旨を広げたりせず、保持するかフラグを立ててください。

科学的概念、特に新たに命名された手法、モジュール、損失関数、評価指標、データセット、タスク名について、別個の用語台帳を作成します。次の項目を記録してください。

• concept_id、canonical_term、およびその概念を定義する、または正式に初めて命名するスパン；
• 正式名称と略称の組み合わせや、必要な文法上または二言語間の対応を含む、宣言済みの allowed_forms；
• observed_variants、distinguish_from、解決 status。

ユーザーが明示した用語を最優先し、次に正式な定義、その次に、曖昧さのない最初の正式名称を優先してください。出現頻度だけで正準用語を決めてはいけません。監査証跡を求められない限り、両方の台帳は内部に留めてください。

3. ローカル候補パスを実行する

1. プロセスの漏出やツールの残留物を見つけます。
2. 編集可能な範囲全体にわたって用語を監査します。見かけ上の各表記揺れを、宣言済みの形式、同一概念の揺れ、意図的な区別、保護対象の言及、同一性が不明のいずれかに分類します。
3. contrast-logic.md を使って対比候補を評価し、保護対象、裏付けのない修辞的表現、不確実に分類します。
4. 適用する言語ルールを候補に適用し、次の3つの問いで評価します。
   • 負荷：その表現は主張や論理関係を担っていますか？
   • 裏付け：個々の主張をソース一式までたどれますか？
   • パターン化：欠陥は機械的、空虚、または同じスパン内の他のシグナルによって強化されていますか？

単独の単語や文の形式だけでは、著者の判断や文章の質の低さを推定できません。ただし、裏付けのない主張、誤った関係、空疎な評価を付け加えている場合は、局所的な欠陥として扱えます。同じスパン内の弱いシグナルが複数あっても、重複した複数の指摘ではなく、1つの指摘とします。

4. 分布マップを作成し、グローバルパスを実行する

複数の文を含む入力では、global-pattern-contract.md を使って候補をセクション、段落、文、位置、修辞的機能ごとにマッピングします。次の項目を調べます。

• 文頭の談話標識や、ダッシュなどの句読点；
• 対比の枠組み、並列三項組、平板な列挙、網羅的な列挙；
• 繰り返される文／段落のテンプレートや、頻出する段落末尾；
• 各機能セクション内における文の長さの推移とリズム；
• 裏付けのない確信、格上げ、格言調のピーク表現の過剰な集中。

文書内の証拠とセクションの機能を用い、普遍的な件数や比率を適用してはいけません。分布マップが裏付けるのは、提示された編集可能な範囲に関する指摘に限られます。抜粋だけでは、原稿全体について判断できません。任意の指標から得られるのは分布マップであり、著者や品質に関する判断ではありません。

5. 編集前に分類する

各指摘を、局所的な欠陥、分布上の欠陥、機能上の保護対象、不確実のいずれかに分類します。分布上の欠陥とするには、反復または位置上の規則性と、修辞的機能の冗長性の両方が必要です。妥当なアブレーション比較、手法の手順、報告済みの評価指標、定理から導かれる帰結は、表面的な形式が繰り返されていても保護対象のままです。

6. 一貫性を保てる最小限の編集を行う

• 同じ文に含まれる内容は残しつつ、プロセス層の文言を削除します。
• 同じ概念の用語揺れが確認できた場合は、キャプションや表を含む編集可能なすべての箇所で、台帳に記載された標準用語に統一します。明示された略語や文法上の形は維持し、保護対象の記述は置き換えません。
• 異なる概念を指す用語は区別します。同一性が不確かな場合は、原文を維持し、クリーンな成果物の外で質問するか、フラグを付けます。
• 命題を含まない句は、削除するか直接的な表現にすることを優先します。
• 原文にすでに存在する場合に限り、具体的な素材を使用します。
• not only X but also Y のような付加表現で示される両方の主張を維持します。構文を削除する場合も、どちらの主張も取り除いてはいけません。
• 対比が実在するかどうかを判断する証拠が不十分な場合は、具体的な否定的主張を維持するか、フラグを付けます。黙って削除してはいけません。
• 文書全体をひとつの体系として修正します。冗長な枠組みを取り除き、裏付けのある命題と関係性をそれぞれ保持し、論証上の機能に応じてのみ構文を変化させます。文の長さをランダムに変えたり、繰り返しのテンプレートを別の繰り返しのテンプレートに置き換えたりしてはいけません。
• 原文がすでに階層を示している場合に限り、平坦な列挙を再構成します。リストを整然と見せるためにカテゴリを創作してはいけません。
• 書き換え／編集モードでは、未検証の引用や証拠に関する主張を維持し、成果物の外でフラグを付けます。それらを強めたり、新たな主張の生成に使ったりしてはいけません。
• すでに適切な文章は変更しません。

7. 原稿全体の用語ゲートを実施する

改訂後、編集可能なすべてのセクションをまとめて確認します。すべての科学的概念が、標準用語または明示的に許可された形で表記されていることを確認します。造語は正式な導入後も変更されていないこと、キャプションと表の用語が本文と一致していること、二言語間の対応が明示されていること、異なる概念が区別されていることを検証します。同一性に未解決の点があれば、自動的に統一するのではなく、停止してフラグを付けます。

8. 文書全体のパターンゲートを実施する

編集後に分布マップを再構築します。冗長なまとまり、機械的な段落テンプレート、均一な修辞的な山場、裏付けのない断定が、機能的な反復を消したり、新たな支配的パターンを作ったりすることなく解消されているか確認します。提示された範囲が主張されている範囲より短い場合は、その制約を報告し、原稿全体を確認したと主張してはいけません。

9. 2回目の意味・文体ゲートを実施する

原文と出力を並べて読み直します。以下の問いにひとつでも「いいえ」と答える場合、出力は不合格です。

1. 出力のすべての主張は、原文の内容に対応していますか？
2. 原文の重要な主張はすべて維持されていますか？
3. 数値、否定、モダリティ、因果関係の強さ、基準、帰属、範囲は変わっていませんか？
4. ロックされた箇所は、バイト単位で変更されていませんか？
5. 用語台帳では、各概念に標準用語がひとつだけ示され、明示された形と意図的な区別のみが残っていますか？
6. 引用された証拠、引用文、事実の前提は、提示または検証済みの情報源によって裏付けられているか、あるいは成果物の外で明示的に draft-only と記されていますか？
7. 編集によって学術的な文体と論理関係が維持されていますか？
8. 閾値を無理に調整することなく、文書全体のパターンゲートに合格していますか？
9. 成果物にプロセスラベル、編集者による説明、推測で埋めたプレースホルダー、ツールの残留物が含まれていませんか？
10. 編集を一切しないほうが正確だったでしょうか？そうであれば、原文に戻してください。

指標の実行は、任意の最終確認としてのみ行います。指標がこのゲートの判定に優先することはありません。

出力契約

• generate / rewrite: デフォルトでは、ルーティング行、スコア、チェックリスト、リーク行、編集者による前置きを含めず、クリーンな成果物を返します。
• detect: 検出結果を重大度とスコープ（local または distributional）ごとにグループ化して返します。各検出結果には、正確な原文の引用、ルール ID、位置/分布の根拠、理由、および change、keep、uncertain のいずれかを含めます。
• edit: 要求されたファイルのみを編集し、その後、そのファイル外の変更点を要約します。
• 診断情報は、ユーザーが明示的に要求した場合にのみ、成果物の後に提供します。診断情報は、原稿向けのテキストから明確に分離してください。
• 検証済みの数のみを使用します。数をでっち上げたり、美的評価を捏造したりしないでください。

停止条件

以下の場合は、推測せずに停止して確認してください。

• 要求されたリライトに、不足している事実、引用、比較、または情報源が必要な場合。
• 具体的な対比が、利用可能なコンテキストから検証できない場合。
• 要求された生成、検証、または下流の結論が、ソースバンドルから存在や出所を立証できない引用、結果、引用文、または事実的前提に依存している場合。
• 2 つのラベルが同じ科学的概念を指している可能性があるが、原稿がそれらの同一性を立証していない場合、または正規の用語を根拠づけられない場合。
• 入力の大部分が保護された引用、数式、または参考文献リストである場合。
• ユーザーが文書全体の判断を要求しているが、抜粋のみを提供している場合。
• 要求された言語が英語でも中国語でもない場合。
• 要求が検出器の回避、または開示ポリシーの回避を目的としている場合。

文章をより人間らしく聞こえるようにするために、具体的な詳細、個人的な経験、引用、データ、メカニズム、ベースライン、または制限事項をでっち上げないでください。生成されたように見せかけるためだけに、学術的な文章をくだけた表現にしないでください。