ai-paper-writing

Name: ai-paper-writing
Author: jumyungpark

github.com/jumyungparkドキュメント041 回インストール40 週間前に更新

リポジトリ

ai-paper-writing について

AI 論文の執筆、レビュー、強化を支援するモジュール式スキル集です。ワークフローとテンプレートを使い、主張、根拠、実験、構成、図、限界を整理します。

主な機能

01主張の抽出と根拠の対応付け
02新規性と論文の位置付けの検討
03実験、ベースライン、アブレーションの強化
04要旨、序論、構成の改善
05図、考察、限界に関する指針
06モジュール式ワークフローとテンプレート

活用シーン

01プロジェクトの結果から論文草稿を作成
02論文の主張を支える根拠を監査
03草稿の明瞭さと厳密さをレビュー
04より強いベースラインとアブレーションを計画

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/jumyungpark/skills --skill ai-paper-writing

インストール後、Claude Code で/ai-paper-writingを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

ACKNOWLEDGEMENT.md

AGENTS.md

metadata.json

modules/

00-overview.md

01-compress-to-claims.md

02-motivation-impact.md

03-novelty-positioning.md

04-readteaming.md

05-experiments-design.md

06-avoid-misleading.md

07-structure-abstract.md

08-structure-introduction.md

09-figures.md

10-main-body.md

11-related-work.md

12-discussion-limitations.md

13-writing-process.md

14-common-pitfalls.md

15-checklists.md

templates/

abstract-template.md

evidence-audit-template.md

figure-caption-template.md

intro-template.md

paper-outline-template.md

詳細

AI 論文の執筆

「Highly Opinionated Advice on How to Write AI Papers」（Neel Nanda）から要点を抽出した、モジュール式のスキルバンドルです。
読者が論文のストーリーを理解し、記憶し、信じられるような論文を書くことを目指します。

目指すべき姿

理想的な論文は、読者が関心を持つ結論を伝える、簡潔で厳密、かつエビデンスに基づいた技術的なストーリーです。

何を？ 知識への貢献となる、具体的な主張を1～3個
なぜ？ 主張を裏付ける厳密なエビデンス
それで？ 動機と影響：読者が関心を持つべき理由

使い方

以下のワークフローを選ぶか、モジュールに直接進んでください。各モジュールは独立しています。

共通の入力

論文の本文（またはセクション）
または、プロジェクトの概要＋主な結果＋実験リスト

共通の出力

主張のリスト（1～3個の主張＋適用範囲＋確信度）
エビデンスマップ（主張 → 実験 → リスク）
書き直した要旨／序論
実験の改善点（ベースライン、アブレーション、より強力な識別方法）
図とキャプションに関するガイダンス
限界と考察に関するガイダンス

ワークフロー

A）ゼロから草稿を書く（推奨順）

B）草稿をレビューする

C）実験を強化する

D）ストーリーと明瞭さを磨く

テンプレート

モジュール一覧

謝辞

Neel Nanda の記事（AI 論文の書き方に関する強い意見を含むアドバイス）[https://www.alignmentforum.org/s/5GT3yoYM9gRmMEKqL/p/eJGptPbbFPZGLpjsp] をもとにまとめました。

Markdown 対応

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基本情報

作者: jumyungpark
リポジトリ: jumyungpark/skills
カテゴリ: ドキュメント
インストール数: 41
GitHub スター: 0

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handoff

github.com/mattpocock

1.1M

現在の対話をハンドオフドキュメントにコンパクトにまとめ、別のエージェントが引き継げるようにする

lark-doc

open.feishu.cn

823.9k

Feishu クラウドドキュメント（Docx / Wiki）の操作：ドキュメントの読み取り、作成、編集、画像添付の挿入またはダウンロード、マインドノートの操作。ユーザーがドキュメント URL/token（doubao.com の /docx/、/wiki/ を含む）を提示した場合に使用。ドメインではなく URL パス/token に基づいて振り分けます。`/page/<token>` は Miaoda アプリであり、Feishu クラウドドキュメントではありません。ドキュメント内の埋め込みリソースは、読み取りリファレンスの統一ルールに従って振り分けます。独立したコメント操作には lark-drive を使用し、本文と合わせてコメントを読む場合は docs +fetch を使用します。スプレッドシートまたは Base 内部データの操作は対象外です。

lark-drive

open.feishu.cn

823.2k

Feishu クラウドストレージ（Drive）：Drive のファイルとフォルダーを管理します。アップロード/ダウンロード、フォルダー作成、コピー/移動/削除、メタデータの表示、権限設定の確認、コメント/権限/購読、タイトル、バージョン、Feishu ドキュメントのセキュリティラベル（secure labels）、ローカルファイルのインポートに対応します。Drive フォルダーの整理、クラウドストレージのリソース URL/token の処理、リンクの種類/実際の token/タイトルの判定、Word/Markdown/Excel/CSV/PPTX/.base の docx/sheet/bitable/slides へのインポート時に使用します。doubao.com のクラウドストレージ URL/token もリソースパスと token に基づいて振り分け、WebFetch にフォールバックしません。対象外：ドキュメント内容の編集（lark-doc）、スプレッドシート/Base 内のデータ操作（lark-sheets/lark-base）、ナレッジスペースのノード/メンバー管理（lark-wiki）、ネイティブ Markdown ファイルの読み書き/patch/diff（lark-markdown）。

lark-sheets

open.feishu.cn

821.8k

Feishu スプレッドシート：スプレッドシートの作成と操作に対応します。ワークシートと行/列構造（追加/削除/結合/サイズ/非表示/固定/グループ化）、セルの読み書き（値/数式/スタイル/コメント/セル画像）、範囲のコピー/移動/並べ替え/入力、検索と置換、一括更新、グラフ、ピボットテーブル、条件付き書式、フィルターとフィルタービュー、ドロップダウンリスト、スパークライン、浮動画像などのオブジェクトの作成と管理に対応します。数式の検証、過去バージョンへの復元、ローカルの Excel/CSV と Feishu スプレッドシート間のインポート/エクスポートも可能です。スプレッドシートの作成/編集、集計と可視化、書式設定、数式計算（Excel 数式の移行を含む）、財務モデリング（DCF、三表、予算、Sensitivity など）に使用します。多次元テーブル（Base/bitable）には lark-base を使用してください。クラウドストレージ（Drive/クラウドストレージ）内のスプレッドシートファイルを名前やキーワードで検索する場合は、まず lark-drive の drive +search でリソースを特定してください。doubao.com の /sheets/ URL/token が提示された場合も、このスキルを直接使用し、ドメインが Feishu でないことを理由に WebFetch にフォールバックしないでください。振り分けはドメインではなく URL パスの形式と token に基づきます。