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outline-agent

outline-agent

github.com/ar9avドキュメント69367 回インストール2 週間前に更新
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outline-agent について

outline-agent は、研究資料から構造化アウトラインを作成し、ナラティブの要点を追記する PaperOrchestra のスキルです。論文執筆の工程向けで、後続ステップに渡す前のアウトライン検証も行います。

主な機能

  1. 014種類の研究資料を読み込み
  2. 02構造化アウトライン JSON の生成
  3. 03スキーマに沿った出力検証
  4. 04research_brief.md へのナラティブ追記

活用シーン

  1. 01研究アイデアと実験ログからアウトラインを作成
  2. 02後続の論文エージェント向け入力の準備

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/ar9av/paperorchestra --skill outline-agent

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

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
allowed-values.md
example-output.json
outline_schema.json
outline-schema.md
prompt.md
scripts/
validate_outline.py

詳細

Outline Agent(ステップ 1)

PaperOrchestra の Outline Agent を忠実に実装します (Song ほか、2026 年、arXiv:2604.05018、付録 F.1、40~44 ページ)。

コスト:LLM 呼び出し 1 回。

タスク

ワークスペースから 4 つの入力ファイルを読み込み、次の 3 つのトップレベルキーを持つ単一の JSON オブジェクトを workspace/outline.json に生成します。

  • plotting_plan — 図オブジェクトの配列
  • intro_related_work_plan — introduction_strategy と related_work_strategy を持つオブジェクト
  • section_plan — section_title と subsections[] を持つセクションオブジェクトの配列

手順

  1. references/prompt.md にあるプロンプトの原文を読みます。 これは論文に記載された Outline Agent の正確なシステムプロンプトです。システムメッセージとして使用してください。

  2. Anti-Leakage Prompt を追加します。 ../paper-orchestra/references/anti-leakage-prompt.md から追加してください。

  3. 4 つの入力ファイルを読み込みます。

    • workspace/inputs/idea.md
    • workspace/inputs/experimental_log.md
    • workspace/inputs/template.tex
    • workspace/inputs/conference_guidelines.md
  4. 4 つすべての内容を統合します — プロンプト内の全体指示は次のとおりです。 「入力を個別に分析してはいけません。すべてのステップで、提供されたすべてのドキュメントから情報を統合する必要があります。」

  5. references/outline-schema.md のスキーマに従って、単一の JSON オブジェクトを出力します。機械可読な references/outline_schema.json と照合してください。

  6. workspace/outline.json に保存します。

  7. 検証します:

    python skills/outline-agent/scripts/validate_outline.py workspace/outline.json
    

    検証に失敗した場合は、JSON を修正して再検証してください。無効なアウトラインのままステップ 2 またはステップ 3 に進んではいけません。後続のすべてのエージェントがこのスキーマに依存します。

  8. research_brief.md に §1 を追記します(skills/shared/research_brief_template.md を参照)。

    outline.json の検証に合格した後、§1 のセクションを workspace/research_brief.md に追記します(ファイルがない場合は作成してください)。テンプレート:

    ## §1 · Core Claim and Narrative
    _Written by: outline-agent, Step 1_
    
    **Core claim:** <one-sentence contribution>
    **Narrative tension:** <gap this paper resolves>
    **Key novelty framing:** <how the contribution is framed relative to prior work>
    **Outline decisions:**
    - Plotting plan: <N> figures
    - Related Work clusters: <names>
    - Section structure: <section titles>
    **Potential weaknesses flagged at outline stage:**
    - <any claim in idea.md that may be hard to support>
    

    これは自由形式の文章の追記です。機械可読なスキーマは必要ありません。

プロンプトの厳守事項(違反禁止)

以下は references/prompt.md からの抜粋です。バリデーターがこれらのルールを適用します。

プロット計画(指示 1)
  • plot_type は、"plot" または "diagram" のいずれかと完全に一致する必要があります。
  • data_source は、"idea.md"、"experimental_log.md"、または "both" のいずれかと完全に一致する必要があります。
  • aspect_ratio は、次のいずれかと完全に一致する必要があります。 "1:1"、"1:4"、"2:3"、"3:2"、"3:4"、"4:1"、"4:3"、"4:5"、 "5:4"、"9:16"、"16:9"、"21:9"。
  • figure_id は、意味が明確な snake_case 識別子である必要があります (例:fig_framework_overview、fig_ablation_study_parameter_sensitivity)。
  • figure_id に "Figure" という単語を含めてはいけません。
Introduction/Related Work 戦略(指示 2)
  • Introduction(マクロレベルの背景、10~20 件の論文、基礎研究+サーベイ+インパクト)と Related Work(ミクロレベルの技術的ベースライン、30~50 件の論文、提案手法と直接競合する、またはその先行手法となる 2~4 個の方法論クラスターに分類)を厳密に分けてください。
  • Related Work の各クラスターについて、methodology_cluster、sota_investigation_mission、limitation_hypothesis、limitation_search_queries、bridge_to_our_method を指定してください。
  • 重要な時系列ルール:{cutoff_date} より後に発表された論文を検索するよう指示してはいけません。conference_guidelines.md から cutoff_date を導き出してください(例:「ICLR 2025 → cutoff October 2024」、「CVPR 2025 → cutoff November 2024」)。指定がない場合は、今日の日付の 1 か月前を既定値とします。
セクション構成案(指示 3)
  • 構造上の階層:サブセクション X.1 を作成する場合は、X.2 も必須です。 孤立したサブセクションを作成しないでください。セクションを分割する必要がない場合は、サブセクションを作成しないでください。
  • 内容の具体性:各 content_bullets エントリーでは、出典資料を具体的に参照する必要があります。「モデルについて説明する」のような記述は避けてください。「idea.md の式 3 を使って、時間認識型アテンション機構を形式化する」のように記述してください。
  • 引用の必須化:idea.md または experimental_log.md で言及されている各データセット、オプティマイザー、評価指標、基礎となるアーキテクチャ/モデルには、どれほど広く知られているものでも、必ず引用ヒントを付けてください(例:AdamW、ResNet、ImageNet、CLIP、Transformer、LLaMA、GPT、LLaVA)。
  • 引用ヒントの形式:
    • 著者名と正確なタイトルが分かる場合: "著者名(論文の正確なタイトル)"
    • それ以外の場合: "'[正確なモデル/データセット/評価指標名]' を導入した研究論文またはテクニカルレポート"
    • 著者名を推測したり、捏造したりしないでください。

出力

ファイルは workspace/outline.json の 1 つだけです。文章、コードブロック、Markdown は含めないでください。 Section Writing Agent と Literature Review Agent がこの JSON を直接解析します。

論文(App. F.1、pp. 43–44)の完全な作業例については、references/example-output.json を参照してください。

リソース

  • references/prompt.md — App. F.1 に記載された Outline Agent のプロンプト(原文のまま)
  • references/outline-schema.md — スキーマの説明
  • references/outline_schema.json — 機械可読な JSON Schema
  • references/example-output.json — 論文からの出力例
  • references/allowed-values.md — 各列挙型フィールドで許可されている値
  • scripts/validate_outline.py — JSON Schema バリデーター
  • skills/shared/research_brief_template.md — 新規 §1 スキーマ。outline.json の検証に合格した後に追加してください

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