assess-paper

論文を評価する

著者が現在の状況を把握し、その理由も理解できる単一のコマンドです。専門家でない人が、5つのツールの出力を別々に見て途方に暮れることがありません。個々のチェックを再実装するのではなく、専門スキルを実行し、その結果を読みやすい 論文の健全性レポートにまとめます。まず強みを示し、次にリスク、最後に優先順位付きのやることリストを提示します。

orchestrate-paper（ライフサイクル全体を進めます）と連携します。assess-paper は、いつでも実行できる読み取り専用の「今、自分はどの段階にいるのか」というスナップショットです。これはコパイロットであり、パイロットではありません。状況を報告して説明しますが、論文を編集したり、何かを投稿したりすることはありません。

使用する場面

• 5つのスキルを実行して結果をまとめる代わりに、全体像を一度に把握したい場合。
• 初期段階（「どれくらい準備不足なのか？」）でも、終盤（「投稿する準備はできているか？」）でも。
• 共著者やアドバイザーが、論文の現状を手短かつ率直に把握したい場合。

使用しない場面（明確に伝えること）

• 特定のチェックだけを行いたい場合は、そのスキルを直接実行してください（例：引用だけを確認する場合は → verify-citations）。
• 修正を適用したい場合、このスキルが行うのは診断だけです。個々の修正は、それを担当するスキルに依頼してください。
• 採択確率や受賞予測を知りたい場合、誠実にそれを提示できるツールはありません。このスキルも提示を拒否します。

入力

• 原稿：.tex ソースツリー、コンパイル済み PDF、または読み取り可能な原稿。処理は一時的に行われ、このリポジトリにコピーされることはありません。
• 投稿先の会場とトラック（何を「準備完了」とみなすかは会場によって異なります）。明示されていなければ確認してください。プロフィールがない場合は、最も近いファミリーのデフォルト設定で実行し、その旨を伝えてください。
• 任意：.paper-memory/profile.yml（位置付け）と lessons.md（繰り返し現れる弱点）があれば使用します。

統合する内容

観点	実行するスキル	レポートに含める内容
デスクリジェクトされる可能性はあるか？	preflight-check	投稿要件に関する重大な問題（ページ制限、匿名化、セクションの欠落）
引用文献は実在するか？	verify-citations	捏造・撤回済み・重複した参考文献
独創性はあるか？	check-originality	剽窃・自己剽窃にあたる重複
会場の優れた研究と比べてどうか？	benchmark-paper	会場との適合度スコアカード＋最も弱い観点
査読者は何と言うか？	simulate-reviewers	強み、弱点、評価基準のスコア、採否リスク

プロセス

1. 投稿先を確認（会場＋トラック）し、.paper-memory/profile.yml があれば読み込みます。論文の位置付けに沿った評価にするためです。理論論文と応用論文では、評価の基準が異なります。
2. 原稿の段階に応じてチェックを実行します。投稿要件、引用、独創性は完全性を確認するためのゲートであり、ベンチマークと模擬査読は品質を評価します。入力が不足している場合（例：まだ .bib がない場合）はスキップして、その旨を伝えてください。不足を埋めるために結果を捏造してはいけません。
3. 論文の健全性レポートをまとめます（5つの生の出力をそのまま並べないでください）。
   • 全体所見 — 論文のおおよその現状と、次に行うべき最も重要なことを、率直に1段落で示します。採択確率は決して示しません。
   • 主な強み（最初に示す） — 模擬査読とベンチマークに基づき、論文の具体的な長所を3～5点挙げ、それぞれを該当するセクションと結び付けます。編集時に何を維持すべきかが著者に伝わるようにします。
   • 最大のリスク — 影響度 × 修正の容易さで順位付けし、それぞれを修正するスキルにリンクします。
   • スコアカード＋ゲート — 会場適合度の指標、模擬査読による採否リスクの区分、そして各完全性ゲート（引用、独創性、デスクリジェクト）について、明確に合格／要注意を示します。
   • 次に行うこと — 順序を付けた短いチェックリスト。
4. レポートを paper-workspace/review/paper-health-report.md に書き込み、要約をチャットに提示します。

サブスキルから引き継がれる会場に関する事実（ページ制限、締め切り、必須セクションなど）には、サブスキルが報告した出典と信頼度ラベルをそのまま付けてください。基盤となるスキルで確認できなかった会場の規則を、確認済みのように言い換えてはいけません。

作業例

入力：sigspatial-2026（フルトラック）を対象とした、草稿の paper.tex と refs.bib。生成されたレポートは、次のように始まります。

# Paper Health Report — paper.tex → SIGSPATIAL 2026 (full track) · 2026-06-21

## Overall read
Structurally this reads like a SIGSPATIAL full paper and the core method is
clearly framed. The one thing holding it back is the evaluation: a single
dataset with no significance test is the weakness every mock reviewer flagged.
Fix that before anything else.

## Top strengths (protect these)
- Crisp contribution list, 3 claims each mapped to a section (§1) — mock panel
  praised the framing.
- Strong, reproducible artifact: code + seeds released (§6) — benchmark scored
  reproducibility 9/10, above the exemplar median.
- Clear problem motivation tied to a real spatial workload (§2).

## Biggest risks (ranked by impact × ease)
1. Single-dataset evaluation, no significance test — add a second dataset +
   variance. → simulate-reviewers (soundness), benchmark-paper (evaluation)
2. 2 references unresolvable on Crossref/DBLP (likely wrong year). → verify-citations
3. Page count at 9.3 / 9 — over the limit. → preflight-check, fit-page-limit

## Scorecard + gates
- Venue-fit index: 7.1/10 — "structurally in line; evaluation is the gap"
- Mock decision-risk: borderline-reject (no champion)
- Gates: citations FLAG (2 unresolvable) · originality PASS · desk-reject FLAG (over page limit)

## Do next
1. Resolve the 2 citations (verify-citations) — quick, removes an integrity flag.
2. Trim to the page limit (fit-page-limit).
3. Add the second dataset + significance test (the real lever).

出力

単一の paper-health-report.md：全体的な評価 → 強み → リスクの優先順位付け → スコアカードとゲート → 次に行うことのチェックリスト。各指摘には、詳しく確認できるよう、根拠となるスキルが記載されています。全体を通して平易な言葉を使います。目標は、指標を並べ立てることではなく、著者が自分の論文を理解することです。

ガードレール

• 強みの報告は必須で、最初に記載します。 問題点ばかりの評価では、何を維持すべきかについて著者に誤解を与えます。本当に機能している点を明らかにしますが、内容を水増しするために強みを捏造してはいけません。
• 正直な採択準備状況の評価に限ります。採択確率や受賞確率は示しません（benchmark-paper、simulate-reviewersを参照）。求められても断り、その理由を説明します。
• インテグリティのゲート（引用の捏造、盗用、デスクリジェクトにつながる問題）はブロッカーとして報告し、ほかの項目の高スコアで平均化してはいけません。
• 報告と説明のみを行い、論文の編集や投稿は一切行いません。 修正は該当するスキルに任せます。
• 論文は一時的にのみ処理し、このリポジトリに論文のテキストをコピーしてはいけません。

メモリー

paper-memory-convention.mdで説明されている共通の .paper-memory/ 規約を使用します。

• 開始時： profile.yml（位置付け）と lessons.md（繰り返し見られる弱点）を読み、レポートを個別化して草稿間の進捗を追跡します。recurringとして記録された弱点があれば、最初に取り上げます。
• 終了時： reflect-and-improveのreflect_log.py append（重複を除去し、日付を付与します）を使い、共通形式 - [YYYY-MM-DD] (assess-paper | <scope>) finding -> recommendation で、長期的に役立つ知見を追記します。草稿をまたいで続く弱点はrecurring、一度きりの不足はthis-paperとします。記録するのは長期的に役立つ知見であり、レポート全体や実行ごとのスコアではありません。
• .paper-memory/は必要に応じて作成します。これはローカル専用で、アップロードされることはありません。