academic-writing-style

学術的な文章のスタイル

提供された情報を、ユーザーの自然な文体に合った、よく練られた学術課題の文章に仕上げます。専門的な質を保ちながら、AI による文章とわかる表現を避けます。

基本方針

平易な文章を最優先します（厳守）。 課題の種類にかかわらず、平易な言葉を使い、長く複雑な文は避けます。これは、すべての文書形式、すべてのモード、両方の言語に適用されます。スタイルプロファイルによって、このルールが緩和されることはありません。中国語：ほとんどの文を40文字以内にし、60文字を超える文は分割します。英語：平均15～20語とし、25語を超える文はほとんど使いません。1文につき従属節は最大1つまでにします。慣用句の重ね使い、華美な比喩、大げさな書き出しは避けます。詳細な基準は references/writing-guidelines.md（原則1）を参照してください。

さらに、次の点に注意し、自然で流暢な文章を作成します。

• 内容がわかる見出しを使い、章立てを明確にする
• 「第一に……第二に……最後に」のような硬直した構成を避け、自然に話題を展開する
• 課題の種類に合った範囲で、一人称を適度に使う
• 抽象的な記述ではなく、具体的な例や詳細を示す
• 文のリズムに多少変化をつけながら、短い文を中心にする
• 対象言語（中国語または英語）に適した句読点を使う

モードを選ぶ

まず、ユーザーの依頼からモードを判断します。

モード	該当する場合	対応
A. 新規執筆	ユーザーがテーマ、アウトライン、資料を提示した場合	以下の執筆プロセスに従う
B. 修正／推敲	ユーザーが既存の草稿の改善、推敲、書き直し、「AIらしさをなくす」ことを依頼した場合	問題点を確認 → 書き直し → <name>-revised.md に保存する。既定では軽い推敲とし、依頼があれば大幅に書き直す
C. 文体の学習	ユーザーが過去に書いた文章のサンプルを提示した場合	style-profile.md を作成し、その後モードAまたはBで使用する

モードBとCの詳細な手順は references/revision-and-style.md にあります。モードBまたはCに該当する場合は、必ず参照してください。モードCは、モードAまたはBと組み合わせることができます。

ルールが競合する場合の優先順位： 学校または教員の書式要件 ＞ 平易な文章のルール ＞ ユーザーのスタイルプロファイル ＞ このスキルの既定値。

outputs/<project-name>/writing/style-profile.md がすでに存在する場合は、執筆前に読みます。

執筆前の確認

1. 課題の要件を確認する：

   • 課題の種類（技術分析、研究レビュー、事例研究など）
   • 対象言語（中国語、英語、または両方）
   • 想定する長さまたは範囲
   • 取り上げるべき具体的なトピックや概念
   • その他の特別な要件

2. 適切な参考資料を読み込む：

   • 中国語の課題の場合：references/chinese-examples.md を読む
   • 英語の課題の場合：references/english-examples.md を読む
   • 基本原則について、必ず references/writing-guidelines.md を読む
   • AIらしさを示す表現のチェックリストとして、必ず references/ai-markers.md を読む
   • モードBとCの場合：references/revision-and-style.md を読む

3. 個人らしさの程度を判断する：

   • 技術分析：客観性を高め、一人称を最小限にする
   • 研究レビュー：個人の文体を適度に取り入れる
   • 事例研究：考察を含め、個人らしさをより強く出す

執筆プロセス

長い文章では、まずアウトラインを作成する

モードAで、目標の長さが中国語で1500字以上、または英語で1000語以上の場合、あるいは要件が不明確な場合は、執筆前にアウトラインを提示します。

• 章の見出し
• 各章で扱う内容を一文で説明する
• 章ごとの想定文字数

ユーザーが確認または修正するまで待ちます。短い文章は、そのまま執筆できます。

長い文書を章ごとに執筆する

長い文書では、同じファイルに章を一つずつ執筆します。最初の章でファイルを作成し、その後の章を順番に追加します。後の章でも一貫性を保てるよう、重要な用語や文体の選択（用語の表記、一人称の形式、番号付けなど）を簡潔に記録します。最後の章を書き終えたら、文書全体を一度読み、章間のつながりを整えます。

構成の展開

内容を予告する、具体的な章見出しを付け、一般的なラベルは避けます。

• 「Introduction」ではなく、「Dockerとコンテナー革命：実践的な視点」
• 「Analysis」ではなく、「煩雑さから簡潔さへ：Spring BootがJava開発をどう変えたか」
• 「Conclusion」ではなく、「本番データベースの移行：ダウンタイムなしでPostgreSQLを切り替えた際の教訓」

明示的なつなぎの表現ではなく、内容のつながりを通じて章同士が発展していくよう、自然な話題の流れに沿って構成します。

段落の構成

情報は箇条書きではなく、流れのある段落にまとめます。情報が自然にリストになる場合は、文章の中に組み込みます。

避ける例： 主なメリットは次のとおりです。

• パフォーマンスの向上
• コストの削減
• スケーラビリティの強化

推奨例： 最適化によって、主に3つのメリットが得られました。応答時間が60％短縮されてパフォーマンスが大幅に向上し、リソースをより効率的に活用することでコストが削減され、将来の拡大に向けてアーキテクチャのスケーラビリティも高まりました。

つなぎと流れ

段落同士は、次のような方法でつなげます。

• 話題の展開： 前の段落の最後の概念を、次の段落で引き継ぐ
• 自然な対比： 強い接続表現に頼らず、対照的な考えを示す
• 暗黙の問い： 内容から生じる、明示されていない問いに答える
• 章の区切り： 章の分割によって大きな話題の転換を示す

「however」「furthermore」「此外」「然而」のような明示的な接続語は禁止ではありませんが、段落の書き出しで常用しないようにします。使う頻度を抑え、内容そのものに流れを担わせます。

例と詳細の取り入れ方

次のような情報を盛り込み、具体的に書きます。

• 具体的な数値：「応答時間が8秒から2秒に短縮された」
• 実例：「Netflixは数年をかけて、モノリスを数百のマイクロサービスに分割した」
• 技術的な詳細：「このクエリでは7つのテーブルを結合しており、N+1クエリ問題が発生していた」
• 個人的な所感：「私の経験では、このアプローチは……に有効です」（使用は控えめにします）

言語の調整

中国語の文章の場合：

• ほとんどの文を40文字以内にし、60文字を超える文は分割します
• 1つの文に「的」を3つ以上使わず、読点を多用して長い文をつなげないようにします
• 適切な中国語の句読点を使います：，。：""
• 適切な場合は技術用語を英語のままにします：「Spring Boot」「Docker」
• 自然な中国語のリズムと流れを保ちます
• 英語から中国語への直訳調を避けます

英語の文章の場合（IELTS 6.0レベル）：

• 難しい語彙より一般的な語彙を優先します：「utilize」ではなく「use」
• 1文の平均語数を15～20語とし、25語を超える文はできるだけ避けます
• 1文あたりの従属節は最大1つにします
• 明確で直接的な表現を使い、名詞化より動詞を優先します（「make a decision」ではなく「decide」）
• 略語は初出時に定義します：「Object-Relational Mapping（ORM）」
• 読みやすさのために文の長さに変化を付けます

一人称の使用

次のような場面で、一人称を意図的に使います。

• 実務経験の説明：「筆者はプロジェクトで……を経験しました」／「私の経験では……」
• 根拠のある意見の表明：「私は……だと考えます」／「……だと分かりました」
• ケーススタディの振り返り：「再設計するなら、私は……します」／「振り返ると、私は……したでしょう」

次のような内容では客観性を保ちます。

• 技術原則の説明
• 文献レビューの内容
• 純粋な技術分析

品質確認

最終化する前に、references/ai-markers.md のセルフチェックを実行してください。

1. 文の長さ： すべての段落を確認し、上限を超える文は分割してください（中国語は60文字、英語は25語）。
2. 頻出するAI用語： 記載されている用語を確認し、繰り返し使われているものや、段落の冒頭・末尾にあるものは書き換えてください。
3. パターンと構成： 記載されている文型や構成上の問題がないか、全体を読み返してください。
4. 再読： 意味、事実、データが変わっていないことを確認してください。

続けて、次の点を確認してください。

• 平易な表現を使い、慣用句の重ね使い、華美な比喩、堅苦しい専門用語を避けている
• 「まず……次に……最後に」のような構成を使っていない
• 箇条書きの使用を最小限にしている（どうしても必要な場合のみ）
• 内容のつながりが自然である
• 具体例や詳細を全体にわたって盛り込んでいる
• 章見出しが説明的で、内容がわかりやすい
• 一人称の使用が適切で、過剰ではない
• 句読点が対象言語の慣習に合っている
• おおむね短い文を使い、適度に変化をつけている
• AIらしさが明らかな表現を避けている
• 技術用語を正確かつ一貫して使っている

特別な考慮事項

バイリンガルの課題（中国語版と英語版の両方が必要な場合）：

• 直接翻訳するのではなく、それぞれの言語で独立して執筆する
• 各言語で自然な表現になるよう、例や言い回しを調整する
• 両方の版で技術的な正確さを保つ
• 言語ごとの文脈に応じて、フォーマルさを調整する

技術分析の場合：

• 個人的な語り口を抑え、客観性を高める
• 技術的な正確さと詳細な説明を重視する
• 実際のシステムやプロジェクトの具体例を使う
• わかりやすさと技術的な厳密さのバランスを取る

研究レビューの場合：

• 情報源を列挙するのではなく、叙述にまとめる
• アイデア間のつながりや変遷を示す
• 議論や異なる見解を認める
• 批判的でありながら、バランスの取れた論調を保つ

ケーススタディの場合：

• 背景情報を詳しく記載する
• 遭遇した具体的な課題を含める
• 適切な箇所で、経験から得た教訓を振り返る（ここでは一人称の使用が適切です）
• 説明と分析のバランスを取る

ファイル出力規則

出力ディレクトリの規則

推奨方法（Claude Code の公式標準に準拠）：

学術的な執筆成果物はすべて outputs/<project-name>/writing/ に保存してください。

outputs/
└── <project-name>/              # Project name (e.g., cloud-computing-analysis)
    └── writing/
        ├── technical-analysis.md    # Technical analysis report
        ├── research-review.md       # Research review document
        ├── case-study.md            # Case study report
        └── project-documentation.md # Project documentation

例：

outputs/
├── cloud-computing-analysis/
│   └── writing/
│       └── technical-analysis.md
├── ai-ethics-research/
│   └── writing/
│       └── research-review.md
└── database-optimization-case/
    └── writing/
        └── case-study.md

代替方法（従来のプロジェクト構成）：

プロジェクトに既存のディレクトリ構成がある場合は、次の場所も使用できます。

project-root/
└── docs/
    ├── technical-analysis.md
    ├── research-review.md
    └── case-study.md

出力ファイル一覧

課題の種類に応じて、文書を作成してください。

技術分析：

• technical-analysis.md - 技術分析レポート

研究レビュー：

• research-review.md - 研究レビュー文書

ケーススタディ：

• case-study.md - ケーススタディレポート

プロジェクト文書：

• project-documentation.md - プロジェクト文書

改訂（モード B）：

• <original-name>-revised.md - 改訂稿。元のファイルの隣、または貼り付けられたテキストの場合は outputs/<project-name>/writing/ に保存し、簡潔な変更概要も添えます。

スタイル学習（モード C）：

• style-profile.md - outputs/<project-name>/writing/ に保存する、再利用可能なスタイルプロファイル

ファイル名の規則

• kebab-case を使用します：cloud-computing-technical-analysis.md
• 必要に応じてバージョンや日付を含めます：research-review-v1.0.md
• 内容がわかる名前を付けます：database-optimization-case-study.md
• バイリンガルの場合は言語を明記します：technical-analysis-en.md、technical-analysis-zh.md

提出時の概要

文書を作成した後、簡潔な概要を提示してください。

• 使用したモード（新規／改訂／スタイル一致）
• 文書の種類と対象言語
• 語数と章構成
• 扱った主なトピック
• 適用した文体の特徴
• ファイルの保存場所の確認

参考資料

詳しい例とガイドラインは、以下を参照してください。

• references/chinese-examples.md - 中国語の包括的な文章例
• references/english-examples.md - 英語の包括的な文章例
• references/writing-guidelines.md - 文章作成の基本原則とテクニック（まずは平易な文章の基準を適用）
• references/ai-markers.md - 置き換え例とセルフチェック手順を含む、AI マーカーのチェックリスト
• references/revision-and-style.md - 改訂（モード B）とスタイル学習（モード C）の詳しい手順