get-review-theme

レビューのテーマを取得

bensz-collect-bugs との連携ルール

• ユーザー環境でこのスキルの設計上の欠陥によるバグが発生した場合は、まず bensz-collect-bugs を使用して、規定に従い ~/.bensz-skills/bugs/ に記録してください。ユーザーのローカル環境にインストール済みの Claude Code / Codex のスキルソースコードを直接変更することは厳禁です。
• AI が引き続きワークアラウンドでユーザーのタスクを完了できる場合は、まずバグを記録してから現在のタスクを続行してください。
• ユーザーから「report bensz skills bugs」などの公開報告を明確に求められた場合は、ローカルの gh と bensz-collect-bugs を呼び出し、新規のバグのみを huangwb8/bensz-bugs にアップロードしてください。バグリポジトリ全体を pull / clone しないでください。

目的

• ファイル、画像、ウェブページ、フォルダー、または自然言語による説明から、構造化されたレビューのテーマを抽出します。
• systematic-literature-review やその他の文献レビューのワークフローにそのまま活用できる出力を生成します。
• 最優先原則：テーマは実行可能で、キーワードは検索可能で、中心となる問いは具体的であること。

入力

必須：

• {入力ソース}：ファイルパス、URL、フォルダーパス、画像パス、または直接入力されたテキスト

任意：

• {出力形式}：text / yaml / json、デフォルトは text

出力

常に次の3項目を含めます：

• テーマ
• キーワード
• 中心となる問い

形式はユーザーが選択します：

• text
• yaml
• json

ワークフロー

1. 入力タイプの識別

• 自然言語による説明
• 画像
• URL
• テキストファイル
• PDF
• Word
• フォルダー

2. 内容の抽出

• 自然言語：そのまま使用します
• 画像：LLM のネイティブな視覚機能を利用します
• URL：まずウェブページ読み取りツールを使用し、失敗した場合はユーザーに本文の提供を依頼します
• テキスト / PDF / Word：そのまま読み取ります
• フォルダー：再帰的にスキャンし、.md/.txt/.pdf などの主要資料を統合します

原則：

• ホストのネイティブ機能と既存の標準ツールを優先します
• ツールが使用できない場合は、追加のスクリプト依存を導入せず、適切に代替手段へ切り替えます

3. 意味の抽出

次の内容を出力します：

• テーマを一文で要約する
• 英語の標準用語を 5～10 個抽出する
• 具体的な研究課題または課題を 2～5 個抽出する

4. 形式の整備

• text：下流のスキルにそのままコピーするのに適しています
• yaml / json：構造化した連携に適しています

品質要件

• テーマには研究対象と中心となる問い、または手法を含めてください
• キーワードには標準的な検索用語を優先してください
• 中心となる問いは具体的にし、「非常に重要である／課題が多い」のような曖昧な表現は避けてください

エラー処理

• ファイルが存在しない：パスの変更または内容の直接貼り付けをユーザーに案内します
• 対応していない形式：変換を案内します
• 内容の抽出に失敗：テキストを手動で提供するようユーザーに依頼します
• URL の解析に失敗：ウェブページの本文をコピーするか、PDF を提供するようユーザーに依頼します
• 画像の意味が不明瞭：説明を一言添えるようユーザーに依頼します

下流のスキルとの連携

• topic は systematic-literature-review にそのまま渡せます
• keywords は検索戦略の補足に使用できます
• core_questions はレビューの範囲設定および採択・除外の参考にできます