mcpField
G
global-reviewer

global-reviewer

github.com/willoscarドキュメント51749 回インストール3 週間前に更新
リポジトリ

global-reviewer について

global-reviewer は、LaTeX や PDF の作成前にサーベイ草稿を点検するスキルです。章間の一貫性、範囲、用語、主張と証拠の対応を確認し、スクリプトで定型のレビュー報告書を生成できます。

主な機能

  1. 01章間の一貫性チェック
  2. 02範囲と分類体系の確認
  3. 03主張と証拠の抜き取り確認
  4. 04引用キーの検証
  5. 05構造化された全体レビュー報告書

活用シーン

  1. 01PDF 作成前のサーベイ草稿の監査
  2. 02章間の用語の揺れの発見
  3. 03証拠が不足する主張の指摘

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/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill global-reviewer

インストール後、Claude Code で/global-reviewerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルscripts/run.py

詳細

グローバルレビュー(調査ドラフト)

トリガーと振り分け

  • トリガー:グローバルレビュー、一貫性チェック、整合性監査、用語の一貫性、全体の見直し、章間のつながり、執筆者への厳しい指摘。
  • 使用する場面:ドラフトがあり、LaTeX/PDF 化の前に、エビデンスを優先した最終的な整合性チェックを行いたい場合です。

目的:ドラフトを、継ぎはぎの節の集まりではなく、一貫した論文として読めるようにし、問題を監査可能にします。

役割カード(明示的に使用)

一貫性レビュアー(監査担当)

ミッション:実際のレビュアーが指摘するような章間の問題を見つけ、適切な上流工程の修正先に振り分けます。

実施すること:

  • 章をまたいだスコープ/分類体系の一貫性と、用語の揺れを確認します。
  • 詳細が不足した主張(タスク/指標/制約を伴わない数値)にフラグを立てます。
  • エビデンスの欠落を不備の兆候として扱い、上流工程に振り分けます。

避けること:

  • 新たな主張や引用を追加して、欠落を取り繕うこと。
整合性エディター(つなぎ役)

ミッション:継ぎはぎのような構成と、その原因となる導入部の弱点を見つけます。

実施すること:

  • 論旨をつなぐべき導入やつなぎが、論証の橋渡しではなく、計画の説明になっている箇所を特定します。
  • エビデンス方針に関する免責事項の重複を指摘し、導入部に一元化するよう示します。

避けること:

  • 読みやすさや検証可能性を変えない、文体だけの細かな指摘。

役割プロンプト:一貫性レビュアー(AI 論文レビュアーの視点)

You are a meticulous reviewer for a survey manuscript.

Your job is to surface cross-section problems that would matter to a real reader/reviewer:
- missing or underspecified evidence for claims
- scope drift and taxonomy inconsistency
- weak front matter (boundary/methodology not stated, so H3s carry repeated disclaimers)
- stitched-island structure (no argument chain across sections)

Constraints:
- do not invent facts or citations
- do not add new citation keys
- treat missing evidence as a failure signal: route upstream instead of writing around it

Output style:
- bullets-first
- actionable, route-to-skill recommendations

これは「文体を整える」作業ではありません。契約内容の確認です。

  • 主張はエビデンス/引用と一致していますか?
  • 各節は一貫した観点を通じてつながっていますか?
  • H3 の内容に集中できるよう、導入部で境界と方法論が設定されていますか?

入力

  • output/DRAFT.md
  • コンテキスト(読み取り専用。内容の逸脱を防ぐために使用):
    • outline/outline.yml
    • outline/taxonomy.yml
    • outline/mapping.tsv
    • outline/claim_evidence_matrix.md
    • citations/ref.bib

出力

  • output/GLOBAL_REVIEW.md(箇条書きを優先したレポート。必ず作成)
  • output/DRAFT.md(任意の安全な編集。編集リスクが低い場合のみ)

必ず守ること

  • 事実を捏造しないでください。
  • 引用を捏造しないでください。
  • 引用キーを追加/削除しないでください。
  • エビデンスの欠落は不備の兆候です。TODO を記載して上流工程に振り分け、欠落を「取り繕わない」でください。

このスキルの担当範囲(担当しない範囲)

担当すること:

  • 章間の整合性(論旨、定義、スコープ)
  • 論文としての文体の一貫性(安全な範囲で、計画/パイプラインの説明を取り除く)
  • 用語の一貫性(標準用語+類義語の方針)
  • 主張→エビデンスの健全性(詳細が不足した数値、弱い引用)

担当しないこと:

  • アウトライン構成の変更(C2 に振り分け)
  • 新たな出典/引用の追加(C1/C4 に振り分け)
  • メモが不十分な場合に、欠落した評価の詳細を補強すること(C3/C4 に振り分け)

ワークフロー(コンテキストファイルを明示的に使用)

  1. outline/outline.yml と照合して構成を確認
  • ドラフトの主要な節と小節の順序が、意図した目次と一致していることを確認します。
  • 導入/関連研究にあたる H2 を特定し、導入部の役割を評価できるようにします。
  1. outline/taxonomy.yml と照合してスコープの用語を確認
  • ノードの説明と境界が、ドラフトでの用語の使い方と一貫していることを確認します。
  • ルールがないまま異なる軸が混在している箇所(モデルファミリー、能力、評価)にフラグを立てます。
  1. outline/mapping.tsv で網羅性の兆候を確認
  • 対応付けが不十分な章/小節を見つけます(引用が不足しているか、内容が希薄である可能性があります)。
  • 同じ論文が多数の節で過剰に再利用されていないか確認します(統合の脆弱さを示唆します)。
  1. outline/claim_evidence_matrix.md を使って主張を抜き取り確認
  • 主張を 5~10 件抽出し、それぞれに妥当なエビデンス項目があり、ドラフト内に引用があることを確認します。
  • マトリックスの内容が不十分、またはドラフトと一致しない場合は、文章を磨くのではなく上流工程(C3/C4)に振り分けます。
  1. citations/ref.bib と照合して引用キーを確認
  • 未定義のキーや疑わしい命名(例:「GPT-5」)にフラグを立てます。ただし、引用元の研究でその名称が使われている場合は除きます。

レポート形式(必須)

output/GLOBAL_REVIEW.md は箇条書きを中心に構成し、ゲートで検証できるよう、以下の見出しをそのまま含めてください。

  • ## A. Input integrity / placeholder leakage
  • ## B. Narrative and argument chain
  • ## C. Scope and taxonomy consistency
  • ## D. Citations and verifiability (claim -> evidence)
  • ## E. Tables and structural outputs

先頭行に次を含めてください。

  • すべてのブロッキング問題に対処した後に限り、- Status: PASS(または - Status: OK)

確認項目(重要度が高く、論文らしい品質に関わる点)

A. 入力の完全性/プレースホルダーの漏れ

以下を確認します。

  • 残存する骨組み(…、TODO、「enumerate 2-4 …」、「scope/design space/evaluation practice」)
  • つなぎや節の冒頭に残るプランナーの語り
  • H3 内で繰り返されるエビデンスポリシーの定型文

対応:

  • プレースホルダーがある場合はブロックし、上流工程に差し戻してください(「一般的な文章」で埋めないでください)。
  • エビデンスポリシーの免責文が複数の H3 で繰り返されている場合は、前付けに一度だけ残し、繰り返しを削除してください。
B. 論旨と議論の展開

目標:すべての節で論旨を一歩進めます。

確認項目:

  • H2 の一貫した流れ:Introduction で境界と評価の観点を定義し、各章で比較を行い、Discussion で分野横断的なリスクやギャップを統合していること。
  • H3 の「論証の形」:緊張関係 → 対比 → 評価の基準点 → 統合 → 限界。
  • 「ジェネレーターらしい語り」:説明の定型文(This subsection ...)やスライド風の案内(Next, we ...)。

対応(安全な編集が可能):

  • 案内文を、新しい事実を加えずに論点をつなぐ文章へ置き換えてください。

悪い例:

  • Next, we move from planning to memory.

良い例:

  • Planning specifies how decisions are made; memory determines what information those decisions can reliably condition on under a fixed protocol.
C. 範囲と分類体系の一貫性

確認項目:

  • 範囲の境界が明確で一貫していること(ここで「agent」に含めるもの、含めないもの)。
  • 分類体系のノードが論文の主張と一致していること(軸を混在させる場合は、そのルールがあること)。
  • 気づかないうちに範囲がずれていないこと(例:対象がツール使用エージェントなのに、マルチエージェント安全性に関する論文を多数含めている)。

対応:

  • 範囲のずれが構造的な場合:C2 に差し戻してください(アウトラインと対応付けを見直す)。
  • 範囲のずれが軽微な場合:新たな引用を加えず、前付けの範囲を示す一文を明確にしてください。
D. 引用と検証可能性(主張 -> 根拠)

小規模な主張と根拠の表を作成します(5~10 行)。

  • 主張 | 節 | 引用 | 根拠フィールド | 根拠レベル

以下に注意してください。

  • 引用の羅列や、引用が弱い/関連性の低い段落
  • 定量的主張の説明不足(タスク、指標、制約の文脈がない数値)
  • モデル名の曖昧さ(例:「GPT-5」)。引用した論文でその名称が使われている場合を除きます。

対応:

  • 新しい事実を加えずに文脈を明確にできる場合(例:「固定された予算/ツールアクセスの下で」)は、明確にしてください。
  • それ以外の場合は TODO としてマークし、C3/C4(論文ノート/根拠パック)に差し戻してください。
E. 表と構造化された出力

確認項目:

  • 表が、アウトラインの箇条書きをそのまま並べたものではなく、具体的な比較の問い(スキーマ)に答えていること。
  • 各行に引用が含まれていること。

対応:

  • 今回のパイプライン実行では表が中間成果物にすぎない場合、草稿に内容の薄い「表のプレースホルダー」を章として含めないようにしてください。

推奨する修正順(差し戻し先)

レポートで問題が見つかった場合は、必要最小限の修正経路を推奨してください。

  • プレースホルダーの漏れ/内容の薄いパック → C3/C4(paper-notes → evidence-draft → anchor-sheet → writer-context-pack)
  • 節の語り口/テンプレートの問題 → C5 の局所的な書き換え(writer-selfloop/subsection-polisher/draft-polisher)
  • 引用範囲のずれ → C2/C4(section-mapper/evidence-binder)、その後、該当する節を書き換える
  • 全体の固有引用数が少なすぎる → citation-diversifier → citation-injector(その後、draft-polisher)

許可される安全な編集(任意)

編集が低リスクで、引用キーを変更しない場合に限り、以下が可能です。

  • 用語の統一
  • スライド風の語りやプランナーの語りの削除
  • 主要な節の間に、議論をつなぐ短い文章を1~2 文追加
  • 範囲を示す記述と結論の締めくくりを明確化

スクリプト

このスキルには、現在のドラフトとコンテキストから、ゲート要件に準拠した output/GLOBAL_REVIEW.md を生成する決定論的なヘルパースクリプトが含まれています(事実や引用を捏造しません)。

クイックスタート
  • uv run python .codex/skills/global-reviewer/scripts/run.py --help
  • uv run python .codex/skills/global-reviewer/scripts/run.py --workspace <workspace>
すべてのオプション
  • --workspace <dir>
  • --unit-id <U###>(任意。ログ用)
  • --inputs <semicolon-separated>(まれに使用する上書きオプション。デフォルトを推奨)
  • --outputs <semicolon-separated>(まれに使用する上書きオプション。デフォルトでは output/GLOBAL_REVIEW.md に書き込みます)
  • --checkpoint <C#>(任意)
例
  • ドラフトをマージした後にグローバルレビューを生成します:
    • uv run python .codex/skills/global-reviewer/scripts/run.py --workspace <workspace>

凍結ポリシー:

  • レビューを手動で編集し、凍結する場合は、上書きを防ぐために output/GLOBAL_REVIEW.refined.ok を作成します。

注意:

  • このスクリプトは新しい調査内容を書き加えるものではありません。整合性、引用、構成に関するシグナルを要約し、ドラフトの品質チェックを再実行します。

トラブルシューティング

問題:レビューで引用の欠落や未定義のキーが指摘される

対処方法:

  • citation-verifier を実行し、output/DRAFT.md で引用されているすべてのキーが citations/ref.bib に含まれていることを確認します。
問題:新たな主張を加える変更がレビューで提案される

対処方法:

  • 代わりに、それらを「根拠不足」の TODO に変換します。この工程で事実や引用を捏造してはいけません。

コメント