conference-writing-adapter

学会向け論文執筆アダプター

既存の研究論文を、投稿先の機械学習／AI 学会における執筆慣習、査読者の期待、論文の類型に合わせて調整します。根拠のない主張や新たな実験結果を捏造せずに、適切な査読者が論文を理解し、信頼し、支持しやすくすることを目指します。

次のような用途でこのスキルを使用します。

• 投稿前の論文構成の診断
• 学会に合わせた書き直し計画
• 要旨、序論、手法、実験、限界、関連研究の書き直し
• 投稿先を考慮した図表のストーリー、ビジュアルスタイル、結果の提示方法の検討
• 既存の草稿の段落単位のアウトライン作成
• 投稿先の採択論文、口頭発表論文、スポットライト論文、最優秀論文、または議論を呼んだ論文からの学習
• 投稿先の好みや成功した論文パターンに関する再利用可能な知見の蓄積

実験の実施、主張の証明、最終投稿要件の確認の代用として、このスキルを使用しないでください。最終的な投稿準備の確認には submit-paper を、証拠が不足している場合には実験用スキルを併用してください。主な問題が、図表の主張を裏付ける根拠、スタイル、キャプション、または視覚的な表現が論文として適切かどうかである場合は、figure-results-review を使用してください。

書き直しによって論文の主張、節の構成、図表の役割、執筆上のリスク、または実験の対応事項が変わる場合は、このスキルを research-project-memory と併用してください。

スキルのディレクトリ構成

<installed-skill-dir>/
├── SKILL.md
└── references/
    ├── conference-profiles.md
    ├── exemplar-analysis.md
    ├── memory-model.md
    ├── paper-archetypes.md
    ├── quality-gates.md
    └── paragraph-protocol.md

段階的な読み込み

• 必ず references/paper-archetypes.md と references/paragraph-protocol.md を読んでください。
• ユーザーが投稿先を指定した場合、または投稿先の比較を求めた場合は、references/conference-profiles.md を読んでください。
• 採択論文、口頭発表論文、スポットライト論文、最優秀論文、または投稿先の優れた論文から学ぶ作業では、references/exemplar-analysis.md を読んでください。
• 書き直し計画または書き直した節を仕上げる前に、references/quality-gates.md を読んでください。
• 採択論文から学ぶ場合、投稿先に関する知見を保存する場合、または既存の知識を再利用する場合は、必ず references/memory-model.md を読んでください。
• 投稿先の規則が執筆や書式に影響する可能性がある場合は、学会のウェブサイトで最新の公式案内を確認してください。ページ数制限、チェックリストの要件、匿名性、補足資料の規則、倫理／影響に関する要件について、記憶だけに頼らないでください。

基本原則

• 飾り立てた文章ではなく、査読者の理解しやすさを重視してください。優れた論文は、貢献、証拠、限界を容易に評価できるようにしています。
• 書き直しの前に、論文がどの類型に当てはまるかを見極めてください。手法、ベンチマーク、理論、データセット、システム、実証研究では、それぞれ必要な物語の骨格が異なります。
• 投稿先の優れた論文から学んでください。投稿先が決まっている場合は、入手可能であれば採択論文、口頭発表論文、スポットライト論文、最優秀論文の例を調べ、文章を模倣するのではなく、再利用可能な執筆パターンを抽出してください。
• すべての段落に明確な役割を持たせてください。各段落には、動機を示す、ギャップを特定する、洞察を述べる、手法の構成要素を定義する、主張を裏付ける、懸念に先回りして対処する、証拠を解釈する、または適用範囲を限定する、といった査読者に向けた役割が一つあるべきです。
• 証拠を捏造しないでください。論文に必要な実験、アブレーション、定理、ユーザー調査、または分析が存在しない場合は、執筆上の障害として明記し、現時点での限界をどのように表現するか提案してください。
• ユーザーの科学的な意図を保ってください。利用可能な証拠を超えて根本的な主張を変えることなく、位置づけ、構成、明瞭さを改善してください。

ステップ 1 - 適応タスクを定義する

以下を特定します。

• 対象の学会と開催年（判明している場合）
• 該当する場合は投稿トラック
• 現在の論文形式：LaTeX ソース、PDF、Markdown の草稿、アウトライン、またはメモ
• 希望する成果物：診断、書き直しの計画、段落の設計図、書き直したセクション、論文全体の推敲、または会場に関する知識メモ
• 論文の段階：アイデア、初期草稿、完成した草稿、査読コメントへの回答に伴う改訂、カメラレディ版
• インターネットへのアクセス、またはユーザー提供の参考論文が利用可能かどうか

ユーザーが会場名だけを伝え、草稿を提供した場合は、次を既定の対応とします。

1. 論文の類型を診断する
2. 対象会場の期待と比較する
3. セクション単位および段落単位の書き直し計画を作成する
4. 草稿に十分な根拠が含まれていれば、要旨と序論を書き直す

ステップ 2 - 論文の根拠を集める

記憶よりも、論文の主要な草稿ファイルやメモを優先します。

以下を確認します。

• main.tex、paper.tex、sections/*.tex、*.bib、README.md、docs/、notes/
• タイトル、要旨、序論、貢献の一覧
• 図と表、特に主要な結果を示す図
• 既存の視覚的なスタイルの選択：配色、マーカー、記号、フォントサイズ、線幅、図のサイズ、表の慣例
• 手法に関する主張、仮定、定理の記述、またはシステム設計
• 実験設定、ベースライン、アブレーション、データセット、評価指標、定性的な事例
• 限界、広範な影響、倫理、チェックリスト、付録

論文の内容を、以下の作業用要約にまとめます。

## Paper Snapshot
- Current title:
- Target venue:
- Claimed contribution:
- Core technical idea:
- Primary evidence:
- Strongest result:
- Most likely reviewer concern:
- Missing or weak evidence:
- Current structure:

草稿が書き直しを行うには不十分な場合は、論文の準備が整っているかのように装うのではなく、構成案と不足している根拠の一覧を作成します。

ステップ 3 - 対象会場の傾向を把握する

references/conference-profiles.md を読み、現在の根拠を使って内容を調整します。 複数の参考論文から傾向を把握する場合は、references/exemplar-analysis.md を読み、書き直しの方針を提案する前に簡潔なスタイルマトリックスを作成します。

優先する情報源：

• 会場の公式 Call for Papers および著者向けの投稿要領
• 採択論文、口頭発表、スポットライト、最優秀論文の一覧
• OpenReview のページ。表示ページがクライアント側でレンダリングされる場合は、API、エクスポートデータ、またはユーザー提供の PDF を使用します
• 論文集のページおよび公式 PDF
• 査読者向けガイドライン、チェックリストの要件、分野の説明

OpenReview を使用する場合：

• グループページではノートがクライアント側で読み込まれ、静的 HTML には「Loading」だけが表示される場合があります。
• ページの内容を直接取得できない場合は、OpenReview の API エンドポイント、会場の公式採択論文エクスポート、検索結果、またはユーザー提供のリンクや PDF を使用します。
• oral、spotlight、notable、award などのステータスや、査読上の注目度が高い論文を優先しつつ、著名な論文だけに偏らないよう、類型の多様性も取り入れます。

参考論文から以下の傾向を抽出します。

• 論文の類型
• タイトルのスタイル
• 要旨の構成
• 序論の展開順序
• 中心となる主張が示される位置
• 貢献を列挙する方法
• 手法の説明の密度
• 実験の説明順序
• 図表の役割
• 視覚的なスタイル：配色、タイポグラフィ、記号の使い方、図の密度、キャプションのスタイル、表の簡潔さ
• 限界の扱い
• 査読者の懸念を先回りして解消する方法

参考論文の表現をコピーしてはいけません。傾向を抽出してください。

Step 4 - 論文の類型を診断する

references/paper-archetypes.md を読み、ユーザーの草稿を分類します。

主な類型を1つ選び、必要に応じて副次的な類型を追加します。

• method：新しいアルゴリズム、アーキテクチャ、目的関数、学習レシピ、推論手順、または理論的手法
• empirical-study：モデル、データ、スケーリング、評価、または失敗モードに関する体系的な知見
• benchmark-dataset：新しいデータセット、タスク、ベンチマーク、プロトコル、または評価スイート
• theory：形式的な仮定、保証、または不可能性の結果を伴う、定理を中心とした論文
• systems：インフラストラクチャ、サービング、学習、ツール、コンパイラー、データパイプライン、または大規模エンジニアリングに関する貢献
• analysis：解釈可能性、診断的、因果的、または機構的な分析
• application：MLへの適応と、厳しい条件下での実証によって新規性が生まれる、特定分野における強力な成果

次に、現在の投稿先がこの類型を重視しているか、また最適なスタイルのバリエーションは何かを判断します。

Step 5 - 査読者向けの論旨を構築する

書き直す前に、論旨の診断を記述します。

## Venue Fit Diagnosis
- Target venue:
- Paper archetype:
- Best-fit style:
- Reviewer promise:
- Main tension:
- What must be obvious by the end of page 1:
- What must be proven by experiments/theory:
- Main figure/table role and visual style:
- What should move to appendix:
- Writing risks:

「査読者への約束」とは、序論を読んだ後に査読者が述べられるようにするべき一文です。

この論文が重要なのは［問題］に取り組んでいるからであり、採択に値するのは［具体的な貢献］が［具体的な根拠］によって裏付けられているからです。

Step 6 - セクション単位の書き直し計画を作成する

標準的なMLカンファレンス論文の場合、次の項目を計画します。

• タイトル
• アブストラクト
• 序論
• 背景または問題設定
• 手法／アプローチ／理論／ベンチマーク設計
• 実験／評価
• 分析／アブレーション／考察
• 関連研究
• 限界／倫理／広範な影響
• 付録／補足資料

各セクションについて、次の項目を指定します。

• セクションの役割
• 目標の長さまたはページ数の目安
• 必要な主張
• 必要な根拠
• 含める段落
• 削除または移動する内容
• 投稿先固有の注意点
• 視覚的な根拠に依存するセクションの場合は、図表の役割と視覚スタイルの制約

公式のページ数制限が関係する場合は、最新の規則を確認し、その出典を明記します。

Step 7 - 段落単位の設計図を作成する

references/paragraph-protocol.md を読みます。

重要な段落ごとに、次の内容を出力します。

### [Section] P[N]
- Function:
- Reader question answered:
- Claim:
- Evidence or support:
- Opening move:
- Closing move:
- Keep:
- Cut or move:
- Risk if weak:

特に、アブストラクト、序論、手法の概要、主要な実験設定、結果の解釈について、この詳細度で記述します。

Step 8 - テキストを書き直す

書き直す際は、元の内容との対応関係を保ちます。

• 根拠が十分にあるセクションだけを書き直します。
• 主張を論文の根拠以上に強めないでください。
• 不足している事実には、[INSERT MAIN RESULT: metric, baseline, dataset] のような明示的なプレースホルダーを使用します。
• 誇張表現より、具体的な名詞と動詞を優先します。
• 貢献は、曖昧な新規性ではなく、主張と根拠の組み合わせとして示します。
• 次のセクションが必要な理由を説明する、査読者向けのつなぎを加えます。

LaTeXプロジェクトでは、必要最小限の関連ファイルを編集します。ユーザーから求められない限り、ソースツリー全体を再編成しないでください。

Step 9 - 品質ゲートを実行する

計画または書き直したセクションを確定する前に、references/quality-gates.md を読みます。

最低限、次の点を確認します。

• 投稿先との適合性：構成とトーンが、一般的なML論文ではなく、投稿先に合っている
• 類型との適合性：選んだ論文の構成が、実際の貢献に合っている
• 主張と根拠の整合性：主要な主張すべてに根拠があるか、不足していることが明示されている
• 段落の役割：重要な段落それぞれに、査読者に伝えるべき役割が1つある
• 反論への備え：明白な異論が本文で先回りして説明されているか、要確認事項として示されている
• 再現性と仮定：規則、仮定、付録で示す内容が明確である

ゲートを通過しない場合は、結果を返す前に一度修正します。根拠が不足していてなお通過できない場合は、取り繕わずに障害となっている点を報告します。

ステップ 10 - 執筆メモリの更新

references/memory-model.md を読みます。

タスクに投稿先の模範論文の調査が含まれていた場合、またはユーザーが知識の永続化を明示的に希望した場合：

1. .agent/conference-writing/ の下にプロジェクトローカルのメモリを作成または更新します
2. 投稿先に関する所見を .agent/conference-writing/venues/<venue>.md に追加します
3. 模範論文のメモを .agent/conference-writing/exemplars/<venue>-<year>.md に追加します
4. 再利用可能な決定事項を .agent/conference-writing/project-style.md に追加します

メモリの項目では、次の内容を分けて記録する必要があります。

• 特定の論文から観察されたパターン
• 投稿先の好みに関する推論
• 現在の論文に対する決定事項
• 未解決の疑問

著作権で保護された論文の文章は、短いタイトル、書誌情報、簡潔に言い換えたメモを超えて保存しないでください。

プロジェクトで research-project-memory を使用している場合は、以下も更新します。

• memory/claim-board.md：修正した主張の文言、論文内の箇所、削除または弱めるべき根拠のない主張
• memory/evidence-board.md：書き直したセクションが引用する図表の役割と証拠項目
• memory/risk-board.md：執筆、位置づけ、投稿先との適合性、証拠の不足に関するリスク
• memory/action-board.md：執筆によって明らかになった未実施の実験、引用の確認、セクションの書き直し、図の更新
• paper/.agent/paper-status.md：セクション構成、段落レベルの決定事項、古くなった図表
• paper/.agent/visual-style.md または .agent/conference-writing/project-style.md：配色、記号、タイポグラフィ、表の規則を含む、投稿先に合わせた図のスタイルに関する決定事項

メモリ内の主張を、論文で得られている証拠以上に強めないでください。

出力形式

診断のみ

# Conference Writing Diagnosis
## Paper Snapshot
## Venue Fit Diagnosis
## Archetype Classification
## Main Reviewer Risks
## Recommended Rewrite Strategy

書き直し計画

# [Venue] Rewrite Plan
## Paper Snapshot
## Venue Pattern Summary
## Narrative Strategy
## Section-Level Plan
## Paragraph-Level Blueprint
## Evidence Gaps
## Appendix / Page-Budget Plan
## Memory Updates

書き直したセクション

# Rewritten [Section Name]
## Before/After Intent
## Draft Text
## Remaining Placeholders
## Why This Fits [Venue]

最終確認

最終版を確定する前に、次の点を確認してください。

• 対象の学会と年が明記されている
• ページ制限や必須セクションが関係する場合、現在の投稿先の規則が確認されている
• 模範論文から得た所見が言い換えられ、大まかなレベルで出典が示されている
• ユーザーの論文の類型が明記されている
• ブループリント内の各段落に、査読者に向けた明確な役割がある
• 品質ゲートが実行され、不合格のゲートがあれば報告されている
• 根拠のない主張が不足として明示されている
• 必要に応じて、メモリの更新がプロジェクトローカルのファイルに書き込まれている