ea-intro-planner

EA Introduction Planner

与えられたソースに基づき、原資料、背景情報、粗いメモを、学術論文の序論のための、段落ごとに構成された執筆設計図に変換します。ソースが情報の全体を定め、何に焦点を当てるかはユーザーが選びます。出力では、各段落に何を書くべきかを正確に示します。実際の文章ではなく、論理的な指示を提示します。実際の文章を書くには、ea-academic-writerを使用してください。

---

このアプローチの背景にある考え方

書き手が各段落の目的を理解していないと、序論はうまくいきません。最もよくある失敗は、議論を積み上げないまま、思いつくままに文献を並べてしまうことです。このスキルは、次の手順によって問題を解決します。

1. まず全体像を把握する — 文献にどのようなトピックがあるかを抽出します
2. 重要な内容に絞り込む — 一連の選択式質問を通じて、関連する流れをユーザーが選べるようにします
3. 議論を組み立てる — 研究ギャップと論文の貢献へと論理的につながる段落の設計図を作成します

このスキルの実行後には、ユーザーが各段落の役割とその理由を正確に把握し、引用を補うために必要な具体的な詳細を（たとえばConsensusで）調べられるようにすることが目標です。

---

フェーズ 0 — 入力の確認

何かを始める前に、提供された内容を確認します。

• 論文または文書：PDF、貼り付けられたテキスト、要旨、URL、抜粋
• 背景情報：研究課題、分野、論文、ユーザーが提示した枠組み
• 範囲：段落数（指定がない場合のデフォルトは 3～5 段落）

ソースがまったくなく、トピック名だけの場合は、知識に基づいて分析を進めますが、トピックの階層には明確に [既存の知識に基づく — 文献で確認] と記してください。

論文が 3 本を超える場合、または文書が相当量（合計 2000 語超）の場合は、以下のサブエージェント戦略を使用してください。それ以外の場合は、インラインで分析します。

---

フェーズ 1 — ソースの分析

サブエージェント戦略

ソースが大規模または多数の場合は、論文ごと、または主要な文書ごとにサブエージェントを 1 つ起動します。各サブエージェントの役割は、ソースを読み、次の正確な形式で要約したトピックカードを返すことです。

各サブエージェントへのプロンプト：

Read the following source carefully.

Your job is to extract a topic card for an academic introduction planner.

Return ONLY a JSON object in this format:
{
  "source": "Author (Year) or filename",
  "field": "brief field/subfield",
  "cited_references": [
    "Author (Year) — one-line summary of what this paper is cited for in the source"
  ],
  "big_topics": [
    {
      "name": "Big Topic Name",
      "small_topics": [
        {
          "name": "specific concept or finding",
          "one_line": "one sentence explaining what this source says about it",
          "cited_refs": ["Author (Year)"]
        }
      ]
    }
  ]
}

Rules:
- 2–5 big topics per paper
- 3–8 small topics per big topic
- Keep names short and noun-phrase form (e.g., "working memory capacity", "neural plasticity mechanisms")
- The one_line must be a specific claim, not a vague description
- Do not add interpretation; report what the paper says
- cited_references: extract every reference cited in the paper with a one-line note on what claim it supports
- cited_refs per small topic: list the specific references from cited_references that back this small topic

Source:
[PASTE SOURCE HERE]

すべてのサブエージェントから結果が返ったら、メインのコンテキストでトピックカードを統合します（フェーズ 1b を参照）。

フェーズ 1b — 統合と階層の構築

すべてのトピックカードを統合し、2 階層の統一された階層構造を作成します。また、すべての論文の cited_references リストを統合して重複を除いた参考文献プールを作成します。これは、フェーズ 3 で参考文献を提案する際のソースになります。

Big Topic
└── Small Topic 1 (refs: Chen 2018, Parmesan 2006)
└── Small Topic 2 (refs: Thomas 2010)
└── Small Topic 3 (refs: Chen 2018, Walther 2002)  ← overlaps with Big Topic X

重複ルール： 同じ小トピックが複数のソースに登場する場合、または複数の大トピックに属する場合は、⟳ overlaps with [Big Topic > Small Topic] と記してフラグを立てます。重複するトピックは構造上重要です。分野のつながりを示すことが多く、序論の段落に適した候補となります。

ファイルへの保存： 完全な階層を、作業ディレクトリ内の intro_workspace.json に書き込みます（以下の形式を参照）。統合した参考文献プールも含めてください。これによりコンテキストを整理し、継続的に参照できる記録を残せます。各フェーズの終了時に、このファイルを更新してください。

---

ワークスペースのファイル形式

{
  "context": "brief description of the research area and paper",
  "sources": ["list of source names"],
  "reference_pool": [
    {"ref": "Author (Year)", "note": "what this paper is cited for"}
  ],
  "big_topics": [
    {
      "name": "Big Topic Name",
      "small_topics": [
        {
          "name": "small topic name",
          "one_line": "what the literature says about it",
          "refs": ["Author Year", "Author Year"],
          "overlaps_with": ["Other Big Topic > Other Small Topic"]
        }
      ],
      "key_refs": ["most cited refs across this big topic"]
    }
  ],
  "selected_big_topics": [],
  "selected_small_topics": [],
  "outline": []
}

---

フェーズ 2 — トピックの選定（対話形式）

階層を JSON ではなく、見やすく読みやすい形式でユーザーに提示します。

TOPIC MAP
─────────────────────────────────────────────────────

📌 [Big Topic 1: Name]
   Key references: Author Year; Author Year
   └─ Small topic 1.1: one-line description
   └─ Small topic 1.2: one-line description  ⟳ overlaps with Big Topic 3
   └─ Small topic 1.3: one-line description

📌 [Big Topic 2: Name]
   Key references: Author Year
   └─ Small topic 2.1: one-line description
   └─ Small topic 2.2: one-line description
   ...

─────────────────────────────────────────────────────

次に、焦点を絞った質問を 1 つします。

重要：質問は、テキストではなく、ユーザーが操作してクリックできるよう、明確化質問のインターフェースを使って行ってください。

序論に関連するのはどれですか？ 次のように回答できます。

• 「大トピック 1 と 3 を残し、2 は削除」
• 「大トピック 1 はすべて残し、大トピック 2 は小トピック 2.1 と 2.3 だけ残す」
• 「[X] に関連するものに焦点を当てる」
• 「重複しているものだけ残す」
• 「すべて残す — 重要なものを判断して選ぶ」

ユーザーの回答を待ってから、フェーズ 3 に進みます。

---

フェーズ 3 — 導入のアウトライン

選択したトピックを使って、導入の段落ごとの設計図を作成します。

構成の論理

標準的な学術論文の導入は、次の役割を順に果たします。すべての導入に必要なわけではありません。分野や論文の種類に応じて選んでください。

1. 研究領域と重要性を示す — この研究領域が重要なのはなぜですか？
2. 主要なメカニズムや構成概念を紹介する — 中心となる概念は何ですか？
3. 現在の知見の状況を説明する — 何がわかっていて、どの程度確立されていますか？
4. ギャップや緊張関係を特定する — 未解決、議論の余地がある、または欠けているものは何ですか？
5. 本研究の位置づけを示す — この論文は何を行い、なぜ重要ですか？

選択した小トピックをこれらの役割に割り当てます。各段落では、まとまりのある1つの役割を扱い、関連する小トピックを2～5個取り上げます。

段落の設計図の形式

すべて簡潔にまとめます。トピックセンテンスは、要点を明確に示す主張にします。内容の指示は短い動詞句にし、詳細は執筆者が補います。締めくくりの文は1行にします。

**P[N] — [Function label]**

*[Specific claim sentence — no throat-clearing]*

- [Verb] [concept], because [1 clause why]
- [Verb] [concept], because [1 clause why]
- [Verb] [concept], because [1 clause why]

*→ [Implication / bridge / gap — one line]*

Refs: Author (Year); Author (Year) | 💡 "[search term]" on Consensus

内容の指示 — ルール：

• 動作を示す動詞で始めます：説明する、示す、対比する、論じる、指摘する、定義する、確立する、たどる
• 何をするかを示す節と、なぜそうするかを示す節を1つずつ含めます（because、which establishes、to set up など）
• 各指示は1行に収め、最大10～15語にします
• 1段落につき3～4個の指示を記載します。5個は上限です

良い例： → SDMは存在を予測するもので、個体数を予測するものではないと説明します。これは失敗の仕組みを示すためです 長すぎる例： → 種分布モデルは出現データを用いて学習するため、生息地の適性を予測するものであり、実際の個体群の個体数を予測するものではなく、そのため系統的に失敗することを説明します… 曖昧すぎる例： → SDMの限界について論じる

トピックセンテンス： トピックの告知ではなく、具体的な主張にします。「Xは広く研究されてきました」は使いません。「この段落では〜を論じます」も使いません。

• 弱い例：「認知負荷は、さまざまな教育的文脈で研究されてきました。」
• 強い例：「認知負荷は、指導設計がワーキングメモリの容量を超えると、学習を制約します。」

締めくくりの文： 含意、次の段落への橋渡し、またはギャップを1行で示します。簡潔にまとめます。

---

フェーズ 4 — ea-academic-writer への引き継ぎ

設計図が承認されたら、ユーザーに次のように伝えます。

この設計図は、構成と論理を示します。いずれかの段落の本文を書く準備ができたら、次の手順に進んでください。

1. その段落の引用文献を集める（Consensus、文献管理ツール、または提案された参考文献を使用）
2. 各引用文献を独立した文にする：「[具体的な主張]（著者 年）。」
3. それらの独立した文と段落の役割ラベルを使って、ea-academic-writer を利用する

設計図は地図です。独立した文は素材です。ea-academic-writer がそれらを洗練された文章に仕上げます。

---

品質基準

全体を通じて、ea-academic-writer と同じ基準を適用します。

避けるもの	代わりに使うもの
曖昧で大まかなトピック（「背景」「文献」）	具体的な名詞句のトピック（「二重課題条件下での注意制御」）
内容を説明するだけの指示（「Xについて話す」）	方向性を示す指示（「Yを確立するためにXを説明する」）
内容を告知するトピックセンテンス（「この段落では…を論じる」）	主張を示すトピックセンテンス（「条件Zの下では、XがYを決定する」）
論理的なつながりのないアウトライン	各段落が次の段落へのつながりを明示するアウトライン
一般的な参考文献の提案	選択した具体的な小トピックに合致する参考文献

---

参考文献の提案に関する注意事項

必ず reference_pool から参考文献を提案してください。これらは、アップロードされた原稿そのものではなく、原稿内で引用されている論文です。ユーザーはすでに原稿を持っているため、必要としているのは、それらの論文が示す裏付けとなる文献です。

• 各段落の小さなトピックに合う参考文献を reference_pool から取得します
• トピックに一致する参考文献がプールにない場合は、[from knowledge — verify] と記載します
• ユーザーが追加の引用文献を見つけられるよう、必ず Consensus の検索ヒントを追加します

ユーザーが必要としているのは、提供したばかりの論文ではなく、そこで引用されている文献です。