experiment-story-writer について
実験の証拠を研究論文の結果記述にまとめる執筆スキルです。図表、指標、主張を整理し、混在する結果や暫定的な結果を過大に解釈せず扱えます。
主な機能
- 01主張と結果証拠の対応付け
- 02実験セクションの順序計画
- 03結果段落の起草と改訂
- 04混在結果と暫定結果への対応
- 05証拠の状態と留保の記録
活用シーン
- 01図表に基づく結果の執筆
- 02アブレーションと診断結果の説明
- 03結果が混在する場合の主張範囲の限定
- 04進行中の実験に対するプレースホルダー設定
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/ a-green-hand-jack/ ml-research-skills --skill experiment-story-writerインストール後、Claude Code で/experiment-story-writer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。
references/mixed-results-and-placeholders.mdresult-narrative-patterns.mdtemplates/experiment-story-plan.md詳細
実験ストーリーライター
実験と結果のセクションを、エビデンスに基づくストーリーとして記述します。このスキルでは、主張を図、表、アブレーション、指標、段落に対応付けたうえで、エビデンスが何を裏付けているかを説明する結果の文章を作成、または修正します。
以下の場合にこのスキルを使用します。
- 実験セクションの順序を決める
- 表や図から結果の段落を作成する
- 主な結果、アブレーション、診断、効率性の結果、定性的な例を解釈する
- 主張を損なわずに、結果が混在している場合、否定的な場合、または予想外の場合に対処する
- 実験の実施中に暫定的な結果のプレースホルダーを記す
- 結果の文章を論文の主張およびエビデンスの状況に合わせる
このスキルを、新しい実験をゼロから設計するために使用しないでください。結果の文章に関する依存関係、古くなった主張の箇所、未解決の結果執筆の課題を記録するには、paper-writing-memory-manager を使用してください。生の CSV 結果を論文用の表や図にする必要がある場合は、paper-result-asset-builder を使用してください。結果のストーリーから主張の裏付け不足が明らかになり、新たに計算を実行する前に既存の結果を検索すべき場合は、paper-evidence-gap-miner を使用してください。真に新しい実験の計画には experiment-design-planner、ベースラインの公平性の確認には baseline-selection-audit、図の視覚的な監査には figure-results-review、表の監査には table-results-review、主張とエビデンスの一覧作成には paper-evidence-board を使用してください。
スキルのディレクトリ構成
<installed-skill-dir>/
├── SKILL.md
├── references/
│ ├── result-narrative-patterns.md
│ └── mixed-results-and-placeholders.md
└── templates/
└── experiment-story-plan.md
段階的な読み込み
- 必ず
references/result-narrative-patterns.mdを読みます。 - 結果が否定的、混在、不安定、暫定的、または実施中の場合は、
references/mixed-results-and-placeholders.mdを読みます。 paper/.agent/experiment-story-plan.mdを作成する際は、templates/experiment-story-plan.mdを使用します。- ローカルにある
paper/.agent/writing-contract.md、paper/.agent/writing-memory/、paper/.agent/paper-evidence-board.md、paper/.agent/evidence-completion-plan.md、paper/.agent/result-inventory.md、paper/.agent/result-asset-provenance.md、paper/.agent/provisional-results.md、paper/.agent/visual-style.mdと、図や表のレビュー報告書を読みます。 sections/experiments.tex、sections/results.tex、figures/*.tex、tables/*.texなどの論文ファイル、および存在する場合はdocs/results/、docs/reports/、docs/runs/以下の実験ログや報告書を読みます。
基本原則
- 結果の文章では、表の説明だけでなく、主張に関する問いに答える必要があります。
- 実験の順序は、論文における貢献の優先順位に沿わせます。
- 主な結果で主張を裏付け、アブレーションでその理由を説明し、診断で有効範囲を限定し、効率性の結果でコストを説明し、定性的な結果で挙動を具体的に示します。
- 結果の各段落では、比較対象、指標、設定、結論を明示する必要があります。
- 主張に影響する場合は、比較結果に影響を与える計算、データ、学習期間、チューニング予算、ハードウェア、評価プロトコル、選択ルールを結果の文章で明らかにします。
- 結果が混在していることを隠さないでください。結果が主張をどのように限定、修飾、または動機付けるのかを説明します。
- 最終的な数値を捏造しないでください。執筆のたたき台として、明示された暫定的なプレースホルダーのみを使用します。
- 結果が主張と矛盾する場合は、
result-diagnosisに引き継ぐか、強い表現で文章を書く前に主張を限定します。
ステップ 1 - 結果の概要を作成する
以下を抽出します。
## Experiment Story Snapshot
- Target venue:
- Paper archetype:
- Primary claims:
- Figures:
- Tables:
- Main metrics:
- Baselines:
- Comparison-affecting protocol details:
- Ablations:
- Verified results:
- User-stated results:
- Provisional or missing results:
- Mixed or negative results:
- Claims at risk:
利用可能な場合は主張 ID を使用します。ID がない場合は、ローカル ID として CLM-TMP-* を割り当て、paper-evidence-board との同期を提案します。
ステップ 2 - セクションのストーリーを選ぶ
references/result-narrative-patterns.md を読み、以下からセクションの順序を選びます。
- 主張を先に示す主要結果
- ベンチマークの順位表と分析
- 研究知見の順次提示
- メカニズムを先に示すアブレーション
- システム性能の積み上げ
- 診断または失敗モードの順次提示
セクションの順序は、実験を実施した時系列ではなく、論文の主要な主張に沿わせます。
ステップ 3 - 実験ストーリープランの作成
次を作成または更新します。
paper/.agent/experiment-story-plan.md
paper/ ディレクトリがなく、現在のディレクトリが論文リポジトリの場合は、次の場所に保存します。
.agent/experiment-story-plan.md
templates/experiment-story-plan.md を使用します。
各図、表、結果段落について、次の項目を記録します。
- 根拠としての役割
- 裏付ける主張
- 結果のステータス
- 必要な解釈
- リスクまたは注意点
ステップ 4 - 結果の文章を執筆する
各段落では、次のようにします。
- 主張に関する問い、または実験の目的から書き始めます
- 解釈に必要な範囲でのみ設定を述べます
- 最も関連性の高い比較について説明します
- 結果が主張を裏付ける、限定する、または複雑にする理由を解釈します
- 次の実験または論文の主張への示唆で締めくくります
解釈を伴わずに数値を列挙するのは避けてください。
不公平さや隠れた優位性を曖昧にするのは避けてください。結果が追加の計算リソース、データの再利用、チューニング予算、シードやデータスライスの選択、指標の選択、または異なるハードウェアに依存する場合は、その適用範囲を明示するか、最終的な結果の文章を書く前に baseline-selection-audit / paper-evidence-board に回してください。
ステップ 5 - 暫定的な結果と複合的な結果への対処
結果が確定していない場合:
[[PROVISIONAL_RESULT:...]]のような検索可能なプレースホルダーを使用します- プレースホルダー台帳に追加します
- 最終的な最上級表現は避けます
- 差し替え箇所が局所的になるよう、前後の文章を書きます
結果が複合的な場合:
- 手法が有効なケースを述べます
- 手法が有効でないケースを述べます
- その制約が主張の中核、適用範囲、または今後の研究に影響するかを説明します
- 重大な矛盾は
result-diagnosisに回します
ステップ 6 - 最終確認
最終確定の前に、次を確認します。
- 各主要な主張に、少なくとも 1 つの結果段落がある
- 各主要な表/図に、説明上の役割がある
- アブレーションでは、メカニズムまたは設計上の選択を説明している
- キャプションと本文の説明が食い違っていない
- 数値が検証済みの情報源と一致しているか、暫定的であることが示されている
- 複合的な結果は隠さず、適用範囲を限定している
- 不足している重大な根拠は、まず
paper-evidence-gap-minerに回し、既存の CSV 結果では不足を補えない場合に限り、その後experiment-design-plannerに回している - 結果と主張の依存関係、および古くなった箇所を
paper-writing-memory-managerを通じて書き戻している。どの結果段落を執筆済みか、どの図/表を参照しているか、どの主張が本文によって裏付けられるようになったか、そしてpaper/.agent/provisional-results.md内の暫定的な結果プレースホルダーを記録します