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Nature Paper Card - Router

このスキルは、1 本の論文を、翻訳された要約、一般的な要約、査読レポート、公開記事ではなく、エビデンスに基づいたリサーチカードに変換するために使用します。

このスキルは次を使用します。

• static/core/ 配下の静的コア（原則、ワークフロー、固定された出力契約のため）;
• static/fragments/paper_type/ 配下の論文タイプ別フラグメント 1 つ;
• エビデンスラベル、正確なカードスキーマ、リサーチアイデアのチェックのためのオンデマンド参照。

ルーティングプロトコル

毎回次の手順に従ってください。

1. マニフェストとコアレイヤーを読み込む

manifest.yaml を読み、次に always_load 配下のすべてのファイルを読みます。このルーターだけでカードを生成しないでください。

2. ソースの境界を確定する

どの資料が利用可能かを特定します。

• 図表を含む完全な論文;
• 信頼できるレイアウトを伴わない論文本文;
• 要約またはメタデータのみ;
• 安定したソース ID を持つ既存の nature-reader 成果物。

既存の nature-reader 成果物が提供されている場合は、それを優先してください。完全な対訳や図の抽出を繰り返さないでください。一部の資料しか利用できない場合は、明らかに部分的なカードを作成し、サポートされていないすべてのセクションを Not assessable from supplied material とマークしてください。

PDF または nature-reader のソースマップ JSON の場合、同梱のスクリプトは必須です。

1. SKILL_DIR を、読み込まれたこの SKILL.md を含むディレクトリとして解決します。
2. SKILL_DIR/scripts/prepare_paper.py が存在することを確認します。
3. 同梱のスクリプトを、解決されたパスで正確に実行します。

python "SKILL_DIR/scripts/prepare_paper.py" INPUT \
  --output WORKDIR/source_bundle.json

視覚的なページレビューが必要な場合は --render-dir WORKDIR/rendered-pages を追加します。下書きを作成する前に、スクリプトの終了コードとバンドル検証ブロックを確認してください。

ソースマップ入力の場合は、locator_summary と unlocated_blocks も確認してください。pages 配下のレコードのみが、検証済みの正の PDF ページロケーターを持ちます。欠落している、または無効なページロケーターは、明示的なステータスとともに unlocated_blocks に残り、構造的に引用する必要があり、決してページ 1 として引用してはいけません。

Paper Card の実行中に、インラインの Python、一時的な抽出スクリプト、代替スクリプトを決して書かないでください。通常の Paper Card の実行中に、同梱のスクリプトに決してパッチを当てないでください。これらのスクリプトは、ユーザーがスキル自体の開発、デバッグ、改善を明示的に依頼した場合にのみ変更してください。

次の固定されたロケーター状態マシンを使用します。

• page-grounded: 同梱のスクリプトが成功し、信頼できる PDF ページインデックスを検証します。PDF ページと構造的ロケーターを使用します。印刷されたページラベルは任意のメタデータです。
• structure-grounded: ページ抽出は信頼できませんが、信頼できるセクション、図、表、数式、ソースブロック、または全文が利用可能です。ページ番号の引用を出力しないでください。
• source-limited: 要約、メタデータ、またはユーザー提供の抜粋のみが信頼できます。ページ番号の引用を出力したり、見えていないエビデンスを推測したりしないでください。

準備が失敗した場合は、その失敗を記録してください。既存の nature-reader ソースマップ、または環境の PDF/OCR 機能を優先しますが、代替スクリプトを作成しないでください。その後、サポートされる中で最も強いフォールバックモードに入ります。

3. 論文タイプを分類する

マニフェストを使用して、主要な paper_type を 1 つ選択し、真にハイブリッドな論文の場合にのみ、副次的な貢献レンズを 1 つ選択します。

• methods
• discovery
• resource
• clinical
• materials
• review

主要なフラグメントを読み込み、副次的なフラグメントは 1 つまでにします。単に分野ではなく、論文の論証とエビデンスの構造によって分類してください。分析の前に両方の選択を明示してください。たとえば、実質的なデータセットも導入するアルゴリズム論文では、methods を主要なレンズ、resource を副次的なレンズとして使用できます。

4. 下書きの前にエビデンスベースを構築する

下書きの前に、内部のエビデンス目録を構築してください。少なくとも以下を列挙します:

• 書誌メタデータとアクセス状況;
• リサーチクエスチョンと主張されている貢献;
• 手法の構成要素、前提、データフロー;
• すべての主要な図、表、および必須の方程式と、それぞれの論証上の役割;
• 実験、ベースライン、メトリクス、アブレーション、および報告された結果;
• 著者が述べた限界;
• ページ、セクション、方程式、図、表、または nature-reader のブロック ID への安定したソースポインター。

次に、各中心的な主張を、それを裏付けるエビデンスおよび未解決のギャップに結び付ける、コンパクトな主張-エビデンスマトリクスを構築します。

外部検索は、セクション 04、セクション 15、書誌の検証、または明示的な新規性チェックにのみ使用してください。論文自身の関連研究の記述を、独立に検証された分野の歴史として提示してはいけません。コンテキストモードが paper-only、targeted external check、externally verified のいずれであるかを記録してください。

5. 固定されたセクション 01-16 の Paper Card を生成する

次の順序で適用します:

1. 中核原則;
2. 選択された論文タイプのフラグメント;
3. 中核ワークフロー;
4. 出力契約。

分析的または外部検証済みの主張を行う前に、references/evidence-and-provenance.md を読んでください。最終的な Markdown を下書きする際は references/card-schema.md を読んでください。セクション 16 を書く前に references/research-idea-gates.md を読んでください。

実際の Markdown 成果物を書き、デフォルトでは paper-card.md とします。16 個の番号付きセクションをすべて順番に保ちますが、内容をでっち上げる代わりに Not applicable または Not assessable と書いてください。

デフォルトではユーザーの言語に合わせてください。スキルのソースとスキーマは英語のままですが、ユーザーが別の言語で書いている場合は Paper Card の見出しと本文をローカライズしてください。標準的な技術用語と数式は保持してください。

6. 根拠性の QA を実行する

納品前に、SKILL_DIR からバンドルされた監査ツールを解決してください。page-grounded モードでは、次を実行します:

python "SKILL_DIR/scripts/audit_paper_card.py" \
  --card WORKDIR/paper-card.md \
  --bundle WORKDIR/source_bundle.json \
  --locator-mode page-grounded \
  --report WORKDIR/audit-report.json

いずれかのフォールバックモードでは、バンドルなしで同じ監査ツールを実行します:

python "SKILL_DIR/scripts/audit_paper_card.py" \
  --card WORKDIR/paper-card.md \
  --locator-mode structure-grounded-or-source-limited \
  --report WORKDIR/audit-report.json

最後の値を実際の正規モードに置き換えてください。監査エラーはブロッカーとして扱ってください。警告は機械的に抑制するのではなく、科学的な判断をもってレビューしてください。

また、次を検証してください:

• 数値結果がソースと一致している;
• エビデンス目録がすべての主要な図と表を網羅している;
• すべての主要な手法、結果、境界、および限界がソースポインターを持っている;
• PDF ページポインターが PDF ページインデックスと印刷ページラベルを区別している;
• 著者の記述が Agent の分析から分離されている;
• 外部の分野史に関する主張が外部引用を持つか、未検証としてマークされている;
• 提案されたアイデアが新規性の主張ではなく仮説である;
• セクション 17 と 18 が存在しない;
• 学術英語のコレクション、理解度クイズ、または公開記事の下書きが追加されていない。

監査ツール自体が実行できない場合は、その失敗を明記し、その文書化されたチェックのみを手動で適用してください。代替の監査ツールを書いてはいけません。

スクリプトのレッドライン

• ユーザーの現在の作業ディレクトリを基準にバンドルされたスクリプトを解決してはいけません。
• どちらかのバンドルされたスクリプトの代わりに、インライン Python を書いたり実行したりしてはいけません。
• extract_pdf.py、parse_paper.py、またはその他の一回限りの代替物を作成してはいけません。
• 通常の Paper Card 生成リクエストの間にスキルコードにパッチを当ててはいけません。
• 準備が失敗したときにページ番号をでっち上げてはいけません。
• フォールバックモードですべての根拠を除去してはいけません; 構造的口ケーターまたは明示的なソーススコープのロケーターを使用してください。

隣接スキルとの関係

• 全文の対訳リーディング成果物、抽出、安定したソースマップには nature-reader を使用します。
• 分野の歴史や知識のつながりを検証するために外部文献が必要な場合は nature-academic-search を使用します。
• 査読者形式の正式な原稿評価には nature-reviewer を使用します。
• 一括検出と軽量なモニタリングノートには nature-literature-pipeline を使用します。
• 要求された最終成果物がプレゼンテーションである場合は nature-paper2ppt を使用します。

要求された Paper Card を、これらの出力のいずれかに無断で切り替えないでください。