match-style

スタイルを合わせる

内容には手を加えず、草稿を目標とする文体に合わせます。組み合わせ可能な3つのモードがあります。

• 著者の文体 — 研究者自身の過去の論文にある特徴（用語、リズム、留保表現、構成）に合わせ、新しい草稿もその研究者らしい文章にします。
• 投稿先の文体 — 投稿先の公開済み論文のスタイルに合わせます（study-exemplars を利用）。
• 共著者間の文体統一 — 複数の著者による草稿を、つぎはぎの印象ではなく、統一された文体に整えます。

これは、polish-prose（AI らしさを取り除き、文章を引き締める）、benchmark-paper（投稿先との適合度を採点する）、simulate-reviewers（内容を批評する）、preflight-check（編集段階での不採択につながる欠陥を確認する）と並ぶ、採択可能性を高めるためのツールキットの一部です。書き換えによって採択が保証されるわけではないことを、ユーザーに正直に伝えてください。 スタイルを合わせることで得られるのは、一貫性、投稿先との適合性、読みやすさです。いずれも論文がどう受け止められるかに実際に寄与しますが、その効果には限りがあります。

polish-prose と使い分けるには

• polish-prose は、一般的な規範や投稿先の規範に照らして、客観的な問題（AI らしい表現、冗長さ、用語の不統一）を修正します。
• match-style は、提示された特定の目標文体（あなたの論文コーパスや投稿先の参考論文）に合わせます。まず polish-prose で文章を整え、次に match-style で文体を合わせてください。

入力

• 草稿：.tex ／ .md ／テキスト。
• 著者の文体の場合：著者自身の過去の論文のパス（.tex ／ .pdf ／ .txt）。著者本人の著作でなければなりません。ガードレールを参照してください。
• 投稿先の文体の場合：投稿先の ID → venues/ プロファイル → study-exemplars コーパス。
• 任意：優先する用語や略語の用語集。

プロセス

1. 目標とする文体の特徴を作成します。
   • 著者の文体：python3 scripts/style_signature.py --corpus <files...> --out author.json を実行します。用語の頻度、平均文長と分散、留保表現の密度、接続表現の使用状況（however／moreover／thus など）、受動態の割合、引用密度、節見出しの語彙を測定します。
   • 投稿先の文体：study-exemplars コーパス（オープンアクセスのもののみ）に対して同じ処理を実行し、venue.json に出力します。
2. 同じ方法で草稿の特徴を分析します：python3 scripts/style_signature.py --corpus <draft> --out draft.json。
3. 草稿と目標の特徴を比較します：python3 scripts/style_signature.py --compare draft.json --against author.json [venue.json] --out style-gap.md。草稿の相違点を報告します（例：「'we propose' の使用回数は 0 回。過去の論文では平均 3 回」「留保表現は投稿先の参考論文の 2 倍」）。
4. 相反する点を明示します。 著者の文体と投稿先の文体が一致しない場合（例：著者が普段は一人称を使う一方、投稿先では受動態が好まれる場合）は、トレードオフを提示してください。黙ってどちらかを選ばないでください。
5. references/style-dimensions.md の書き換え規範と style-gap.md を参考に、草稿を節ごとに調整します。すべての数値、結果、主張、引用を一字一句変えずに保持してください。変更履歴を残してください。
6. 内容に関わる変更がないことを確認します：参考文献の近くを編集した場合は verify-citations を再実行し、変更前後で主張と数値を比較してください。

出力

• style-gap.md — 草稿と著者の文体や投稿先の文体との差異を、根拠となる数値とともにまとめたもの。
• 文体を合わせた草稿、または著者が採用するかどうかを判断できる節ごとの差分。
• 著者と投稿先の文体が相反する点について、それぞれどちらに合わせたかを記した短いメモ。

ガードレール

• 著者本人の論文のみを、著者の文体コーパスに使用します。ユーザーが他者の論文を提供して「その人のように書く」よう求めた場合は、著作権／なりすましに関する依頼として断り、代わりにオープンアクセスの参考文献に基づく投稿先の文体への適合を提案します。
• 投稿先の参考文献は、必要に応じてオープンアクセスのソースから取得し、一時的に処理します（study-exemplarsを参照）。同梱や保存は行いません。
• 対象は文体のみです。技術的な主張、数値、結果、引用を変更してはいけません。変更につながるものは修正せず、指摘してください。
• 採択を約束しません。結果は、採択の保証ではなく、一貫性と投稿先への適合性として説明します。
• 投稿先のAI利用開示ポリシー（投稿先プロフィール内）を尊重します。AI検出や開示要件を回避するために、文体の模倣を利用してはいけません。

メモリ

ユーザーの論文ディレクトリにある共通の.paper-memory/規約を使用します（仕様全文：paper-memory-convention.md）。

• 開始時： .paper-memory/profile.ymlを読み込みます。writing_preferencesには、選択した文体の特徴（著者の文体、投稿先の文体、またはその統合）と綴り・語り口が記録されているため、改めて判断せず、それに合わせてください。lessons.mdを読み込み、注意すべきrecurringな文体の逸脱を確認します。
• 終了時： 共通形式- [YYYY-MM-DD] (match-style | <scope>) deviation -> recommendationで、長期的に役立つ知見を追記します（重複を排除し日付を付与する、reflect-and-improveのreflect_log.py appendを使用）。解決済みの著者の文体と投稿先の文体の競合も保存し、以降の実行で一貫性を保てるようにします。複数の草稿にまたがる逸脱はrecurring、一度限りのものはthis-paperです。
• 必要に応じて.paper-memory/を作成し、プロジェクトの.gitignoreへの追加を提案します。これはローカル専用です。アップロードしたり、このリポジトリにコピーしたりしてはいけません。