oma-academic-writing

学術ライティング：出版水準の英語文章

スケジュール

目標

すべての出力が文構造プロトコル、動詞プロトコル、ヘッジングプロトコル、AI らしさ排除チェックリストを同時に満たし、すべての主張が検証可能な証拠に対応付けられるよう、出版水準の学術英語の文章を作成、改訂、監査します。

意図のシグネチャ

• 「このエッセイ／レポート／エグゼクティブサマリー／結論／文献レビューを作成して」
• 「この段落を学術英語に書き直して」
• 「この草稿を最高評価相当の水準に磨き上げて」／「評価基準に合わせて改訂して」
• 「この文章の AI らしさを監査して」
• 「文構造に変化があるか確認して」／「単調なリズムを直して」
• 「文章が AI 生成のように聞こえるので、そう思われないようにして」
• 「証拠に照らして主張を検証して」／「このセクションをリバースアウトライン化して」

使用する場面

• 学術レポート、エッセイ、分析セクションの作成または改訂
• エグゼクティブサマリー、結論、文献レビューの執筆
• AI らしく聞こえる文章を自然な学術英語に書き直す
• 評価基準で最高評価相当の質（HD、A、最高評価帯など）を達成できるよう草稿を磨き上げる
• 文の多様性、動詞の質、ヘッジング、AI らしさ排除への準拠について文章を確認する
• 評価基準に沿った正式な学術英語の出力を必要とするあらゆるタスク

使用しない場面

• 翻訳タスク → oma-translation を使用
• ソースの発見、引用の収集、学術文献の検索 → oma-scholar を使用
• 評価基準／課題仕様の解析とタスクの分解 → oma-pm を使用
• コード文書、README、API リファレンスの文章 → 関連するドメインスキル（oma-frontend、oma-backend、oma-mobile、oma-db など）を使用
• インフォーマルな連絡、チャット、マーケティング文 → スキルは不要
• 英語以外の学術ライティング → 英語で草稿を作成した後、対象言語への変換に oma-translation を呼び出す

想定される入力

• mode：draft | revise | review のいずれか
• 任意の rubric_or_constraint：課題の概要、評価基準ファイル、語数／構成上の制限（パスまたはインラインテキスト）；草稿のみの改訂／レビューには評価基準は不要
• existing_draft：改訂または監査する既存の文章（パスまたはインラインテキスト）；revise と review では必須
• source_data：執筆者が使用できる証拠、数値、引用
• target_register：デフォルトはアメリカ式綴りの正式な学術英語（en-US）

想定される出力

• draft モード：セクション見出し＋作成した文章＋執筆メモ（文の構成比、主要な動詞、解決済みの AI らしさの兆候、段落の長さ）＋主張と証拠の対応表
• revise モード：原文ブロック、改訂ブロック、具体的な変更点の一覧（動詞の強化、構造の変化、AI らしさへの対処）
• review モード：文構造、動詞の質、AI らしさ、具体性、ヘッジング、段落の明瞭さ、リズム／文の長短の変化、主張と証拠の整合性についての合否準拠レポート、および推奨される修正

依存関係

• ../_shared/core/anti-ai-prose.md と resources/anti-ai-checklist.md：共通の診断項目と学術上の制約。文章の監査では両方を読み込む
• resources/sentence-structure-reference.md：4 種類の文、文脈に応じたリズムの指針、よくある誤り
• resources/academic-verb-tiers.md：意味と証拠に基づく動詞の指針
• resources/hedging-guide.md：証拠の強さに応じた確信度の表現
• ../_shared/core/context-loading.md：タスクに関連するリソースの読み込み
• ../_shared/core/quality-principles.md：共通の品質基準

制御フローの機能

• モード分岐：draft、revise、review では、それぞれ異なる出力形式と処理手順を使用
• 評価基準の制約：適用前に提示された課題要件を引用する。草稿のみの改訂／レビューでは、評価基準を捏造せずに進める
• 引用の不足に関する分岐：主張に証拠がない場合は、捏造せずに表現を弱めるか削除する。必要に応じて oma-scholar に引き継ぐ
• 言語分岐：対象言語が英語以外の場合は、英語での確認後に oma-translation に引き継ぐ
• 反復的な監査：修正を加えるたびに AI らしさ排除チェックリストを再確認してから出力する

構造の流れ

エントリー

1. モード（draft、revise、review）とルーブリックの出典を特定します。
2. 課題の制約が提示されている場合は、適用する前にその正確な文面を引用します。ルーブリックがない場合は、依頼された文体と根拠に基づいて草稿を修正・レビューし、課題のルールを創作しないでください。
3. 修正またはレビューを行う場合は、まず既存の草稿を最初から最後まで読みます。草稿を作成する場合は、利用可能なソースデータと引用を確認します。
4. resources/ を索引化し、より正確な動詞やヘッジが必要な主張を特定します。
5. 草稿を作成する前に、文字どおりに表現する原則を適用します。比喩や飾った表現より、直接的な記述を優先します。文字どおりに表現できる場合は、その表現を使います。

各段階

1. PREPARE：ルーブリック、既存の草稿、ソースデータを読み込みます。引用した制約を記録し、動詞やヘッジに注意が必要な主張を記します。
2. ACQUIRE：現在のセクションに関連するパターンだけを対象に、resources/sentence-structure-reference.md、academic-verb-tiers.md、hedging-guide.md を読みます。
3. ACT：文の多様性、正確な動詞の選択、根拠に見合ったヘッジ、明確な段落構成、直接的な記述を意識して、文章を作成または修正します。一般的な動詞が最も明確で正確な選択肢であれば、その動詞を使い続けます。
4. VERIFY：共通の文章診断と学術チェックリストを適用します。逆アウトラインと Claim-Evidence Map を使い、裏付けのない主張を特定します。レビューのモードでは、草稿を書き換えずに所見を報告します。
5. FINALIZE：音読テスト、一貫性チェック、具体性監査、語数の確認、段落の長さの変化、リズムの確認を行い、モードに応じた出力形式で提示します。

移行

• ルーブリックの項目が曖昧な場合 → その文面をユーザーに引用して解釈を尋ねます。複数のルールを組み合わせて推測しないでください。
• 主張を利用可能な根拠で裏付けられない場合 → ヘッジを加えて断定を弱めるか、その主張を削除します。引用の欠落が構造的なものである場合は、oma-scholar に通知します。
• 目標言語が英語以外の場合 → 英語での作業を完了してから、oma-translation に引き継ぎます。
• 同じ AI 判定フラグが修正を1回試みた後も残る場合 → 単語の置き換えだけで済ませず、前後2文を組み立て直します。
• 出力モードの不一致が検出された場合（例：ユーザーがレビューを依頼したが、新しいプロンプトを提示している）→ 出力を作成する前にモードを確認します。

失敗と復旧

失敗	復旧
語数が目標を超過／未達	不要な副詞や重複する限定表現を削るか、裏付けとなる根拠を加えて文章を拡充し、監査を再実行します
構文の繰り返しで論旨がわかりにくい	共通のリズムに関する指針を使って該当文を明確に修正し、明快な文は維持します
ルーブリックの要件が不明確	ルーブリックの正確な文面を引用してユーザーに尋ねます。ルールを組み合わせないでください
主張に根拠がない	引用を追加する、根拠の弱さに見合うようヘッジを加える、または主張を完全に削除します
ヘッジの強さが不適切	二重のヘッジを置き換え、resources/hedging-guide.md の根拠レベル表に合わせます
動詞が曖昧	主張を明確にできる場合に限り、行動、方法、結果、または根拠を具体的に示します
段落構成の繰り返しが論旨の展開を妨げる	長さに変化をつけるだけの段落を追加せず、該当する論旨を再構成します

終了

• 成功：すべてのプロトコルが PASS し、Claim-Evidence Map に裏付けのない項目がなく、語数が要件を満たし、モード固有の出力形式がすべて記入されています。
• 部分的な成功：needs evidence／pending citation の明示的なマーカーを付けて文章を出力し、リスクが残るプロトコル項目と、引き継ぎが必要な候補を報告します。
• 失敗：必要なソースデータが入手できない、または提示された制約が矛盾しているなど、重大な障害を報告します。任意のルーブリックがないことだけを理由に、草稿のみの修正やレビューを中止してはいけません。

論理演算子

アクション

アクション	SSL プリミティブ	根拠
ルーブリック／制約を読み、原文を引用する	READ	ルーブリックファイルまたは課題の概要
既存の草稿を読む（改訂／レビューの各モード）	READ	草稿ファイルまたはインラインテキスト
現在のセクションに必要なリソースをインデックス化する	READ	resources/{anti-ai-checklist,sentence-structure-reference,academic-verb-tiers,hedging-guide}.md
文の組み合わせと、根拠に適した表現を選ぶ	SELECT	文構造と動詞に関するガイダンス
トピック・サポート・結論の構成で段落を計画する	INFER	アウトラインのメモ
4つすべてのプロトコルに従って文章を起草／改訂する	WRITE	生成された文章
AI対策チェックリストに照らして文章を監査する	VALIDATE	resources/anti-ai-checklist.md
逆アウトラインを作成し、主張・根拠マップを構築する	VALIDATE	マッピング表
根拠のない主張を弱める、または削除する	WRITE	改訂後の主張文
原文と改訂版を比較する（改訂モード）	COMPARE	差分ブロック
英語以外の対象言語への対応を引き継ぐ	NOTIFY	oma-translation
引用の不足への対応を引き継ぐ	NOTIFY	oma-scholar
曖昧なルーブリック／仕様への対応を引き継ぐ	NOTIFY	oma-pm
各モードの出力形式で出力する	WRITE	最終成果物
準拠状況を報告する	NOTIFY	合格／不合格の概要、または「執筆メモ」ブロック

ツールと手段

• 草稿およびルーブリックファイル用の Read ／ Edit ／ Write
• resources/anti-ai-checklist.md、sentence-structure-reference.md、academic-verb-tiers.md、hedging-guide.md
• トピック・サポート・結論の段落テンプレート（インライン）
• 主張・根拠マップ（インラインの3列テーブル：主張／根拠／ステータス）
• モードごとの出力形式ブロック（草稿／改訂／レビュー）

標準的なワークフロー

1. 草稿と、提供されたルーブリックを読みます。課題に実際に記載された制約を引用し、その要件を明確にします。ルーブリックが提供されていない場合は、制約を勝手に作り出さず、指定された改訂／レビューの範囲に従います。
2. 各段落をトピック・サポート・結論の構成で計画します。根拠の強さや曖昧な主張を踏まえて、より正確な動詞が必要な箇所を特定します。
3. 多様な文構造、明確な動詞の選択、ヘッジ表現、トピック・サポート・結論の構成を用いて文章を起草します。
4. ../_shared/core/anti-ai-prose.md と resources/anti-ai-checklist.md を用いて監査します。草稿／改訂モードでは、根拠のある欠陥を修正します。レビュー モードでは、該当箇所を引用し、欠陥を特定して、全体を書き直したりAIによる執筆の推定をしたりせずに、その箇所に即した修正を提案します。
5. セクションの逆アウトラインを作成し、主張・根拠マップを構築します。根拠のない主張は弱めるか削除します。
6. 音読、まとまり、具体性、語数、リズム、段落の長さの変化を確認して仕上げ、該当モードの出力形式で出力します。

リソースの範囲

範囲	リソースの対象
LOCAL_FS	ルーブリック、既存の草稿、生成された文章の出力
CODEBASE	resources/ 内の4つの参考ファイル、_shared/core/{context-loading,quality-principles}.md
MEMORY	モード、引用された制約、表現の選択、解決済みのAI対策フラグ、主張・根拠マップ

前提条件

• ルーブリック／制約、または既存の草稿（あるいはその両方）が提供されていること。
• 対象の文体は学術英語であること。最終成果物が英語以外の場合、ユーザーが後続の oma-translation への引き継ぎに同意していること。
• 主張を裏付けるために必要なソースデータが利用できること。または、根拠のない主張を弱めるか削除することが明示的に許可されていること。

効果と副作用

• 起草、改訂、またはレビューした文章を、ユーザーの作業場所（ファイルまたはインライン）に書き込みます。
• resources/ 内の参考ファイルは変更しません。
• 外部の引用文献は取得しません。文献の探索が必要な場合は oma-scholar に引き継ぎます。
• 隣接するスキルに通知する場合がありますが、自動的には起動しません。実際の引き継ぎはユーザーまたはワークフローが行います。

ガードレール

1. すべての文は検証可能でなければなりません。データ、統計、引用を捏造してはいけません。
2. 適合性を判断する前に、提示されたルーブリックの制約を引用してください。ルーブリックがない場合は、課題の基準を勝手に作り出さず、求められた範囲に照らして文章や根拠について説明してください。
3. 別々のルールを組み合わせて、新たな制約を作り出してはいけません。ルールは記載どおりに適用してください。
4. 動詞は、その正確な意味と、根拠による裏付けに応じて選んでください。一般的な動詞が正確で自然なら、そのまま使ってください。曖昧な動詞を置き換えるのは、新しい表現が主張を誇張せず、関連する違いを示す場合に限ります。
5. 繰り返される構成や文の長さは、文脈に沿って見直してください。明瞭さや強調につながる場合はリズムに変化をつけてください。文の種類に割り当て数を設けたり、変化をつけるためだけに明瞭な文章を書き換えたりしてはいけません。
6. hedging-guide.md に従い、根拠の強さに合わせて留保の度合いを調整してください。数学的事実以外では、断定的な主張を表す語（definitely、clearly、obviously）を使ってはいけません。また、一人称の I think／I believe も使ってはいけません。
7. 学術チェックリストにある、根拠と文体に関する例外を踏まえて、一般的な文章診断を適用してください。語彙の出現数は文脈に沿った見直しのきっかけとし、正確な用語を自動的に置き換える理由にしてはいけません。
8. ダッシュは段落ごとに最大1つ、セミコロンは1000語あたり最大2つとしてください。見出しはセンテンスケースにし、教訓めいた免責表現（It is important to note）や要約表現（In summary、Overall）は使わないでください。
9. すべての主張は Claim-Evidence Map の根拠に対応していなければなりません。根拠のない主張は、弱めるか削除してください。
10. 出力する前に声に出して読み、自然に流れない文があれば、構成を見直してください。
11. 共通の、文体が過度に技巧的な文章に関するガイダンスを適用し、学術チェックリストにある字義どおりの記述に関する要件も守ってください。

参考資料

• 一般的な文章診断：../_shared/core/anti-ai-prose.md（文章監査では、学術チェックリストと併せて読み込んでください）
• 学術監査の制約：resources/anti-ai-checklist.md
• 文構造の参考資料：resources/sentence-structure-reference.md
• 学術的な動詞の段階：resources/academic-verb-tiers.md
• 留保表現のガイド：resources/hedging-guide.md
• 共通コンテキストの読み込み：../_shared/core/context-loading.md
• 共通の品質原則：../_shared/core/quality-principles.md