paper-analyst

論文アナリスト

PDF または貼り付けられたテキストから学術論文を分析します。デフォルトでは中国語で出力します。 すべての出力は references/output-schema.md に従います。論文の種類は references/paper-type-rubric.md に基づいて判定します。ハルシネーション防止ルールは references/quality-checklist.md に記載されています。

クイックリファレンス

ファイル	目的
references/output-schema.md	セクション構成とフィールドのルール
references/paper-type-rubric.md	論文の種類の分類方法
references/quality-checklist.md	ハルシネーション防止チェックリスト
references/presentation-schema.md	スライド計画の JSON スキーマ
references/presentation-style-guide.md	スライドの内容を圧縮するルール
references/pptx-handoff.md	レンダリング用に pptx スキルを呼び出す方法
scripts/extract_pdf_meta.py	オプション：PDF メタデータを JSON に抽出

モードの選択

デフォルトのモード：standard。ユーザーの依頼から検出します。

モード	トリガー	出力
quick	「quick」、「簡単に説明」、「一言で」、「簡潔に」	ヘッダー + 情報 + 概要 + 3つの貢献
standard	（デフォルト）	詳細な分析：セクション 1～5
extended	「先行研究」、「研究グループ」、「prior work」	standard + 著者／グループの先行研究
presentation	「PPT」、「研究室ミーティング」、「発表アウトライン」、「slides」	standard + スライドの概要
presentation_with_figures	「図表」、「figures」、「図付き」、「主要な図」	presentation + 図の注釈

曖昧な場合は standard を使用し、切り替えを提案します。

ワークフロー

ステップ 1：入力の品質を評価する

分析の前に、PDF の品質を分類します。

• 良好：全文を抽出可能
• 品質低下：一部のテキスト、スキャンされたセクション、文字化けしたエンコーディング
• 著しい品質低下：テキストがほとんどない、画像のみの PDF

品質が低下している場合：ヘッダー行に理由を記載し、利用可能な内容で分析を進め、 不足箇所をすべて明示します。不足を埋めるために内容を捏造してはいけません。

オプション：ユーザーが Python を使える場合は、構造化されたメタデータを得るために、まず scripts/extract_pdf_meta.py の実行を提案します。

ステップ 2：論文の種類を分類する

references/paper-type-rubric.md を読み、分類します。AI／ML だと決めつけてはいけません。 続行する前に、種類のラベルと根拠となる指標を 2～3 個出力します。

ステップ 3：分析を実行する

選択したモードに応じて references/output-schema.md に従います。すべてのセクションを通じて、 references/quality-checklist.md のすべてのルールを適用します。

ステップ 4：出力前にセルフチェックする

最終出力の前に確認します。

• 不確かなフィールドにはすべて [不確実] または [明示なし] を付ける
• すべての貢献に [原文の記述] または [モデルによる要約] のタグを付ける
• セクションを黙って省略しない — 省略したセクションは理由を記載する
• 論文の種類のラベルが、分類基準の根拠と一致している

ハルシネーション防止ルール

詳細なルールは references/quality-checklist.md に記載されています。以下の制約は必ず守ってください。

1. 出典タグ：[原文の記述] = 論文に直接記載（該当箇所を引用）； [モデルによる要約] = モデルによる推論（推論の根拠を記載）
2. 不確実性：記載がない場合は [明示なし]、曖昧な場合は [不確実]
3. 分野を決めつけない：必ず最初に論文の種類を分類する
4. 捏造しない：本文にない会議・ジャーナル名、DOI、年、所属先は [明示なし]
5. 根拠との対応付け：各貢献について、セクション／図／表／引用箇所を示す
6. 品質が低下した PDF：判読できないセクションを記載し、不足を埋めない

品質が低下した入力へのフォールバック

状況	対応
概要のみ利用可能	quick モードを使用し、制約を記載
スキャンされた PDF でテキストがない	テキストの提供または OCR の実行を先にユーザーに依頼
参考文献セクションがない	先行研究の分析を省略し、欠落を記載
図が判読不能	図の分析を省略し、欠落を記載
英語以外の論文	主要なセクションを翻訳し、原文の言語を記載

拡張モード：著者の先行研究

extended モードでのみ実施します。

1. 論文から著者名をすべて抽出する
2. 参考文献リストから自己引用を特定する（著者が共通するもの）
3. 所属先と論文タイトルから研究グループの重点分野を推測する
4. 先行研究は参考文献リストにあるもののみ列挙する — ウェブ検索や外部知識は使わない
5. すべての出力に [論文内の引用に基づく。外部検索なし] のタグを付ける
6. 情報が不十分な場合は、「情報不足のため、先行研究との関係を判断できません」と明示する

プレゼンテーションモード：PPT の生成

presentation または presentation_with_figures モードの場合のみ。

ステップ A：オーバーライドの収集

スライドプランを作成する前に、ユーザーが以下を指定しているか確認します。

• audience（lab／conference／general）— デフォルト：lab
• duration_hint（10min／20min／30min）— デフォルト：20min
• talk_style（technical／overview／discussion）— デフォルト：technical
• emphasis（拡張するセクション）
• skip（省略するセクション）

指定がない場合は、デフォルトをそのまま使用します。

ステップ B0：PDF の図を抽出（presentation_with_figures のみ）

スライドプランを作成する前に、次を実行します。

python scripts/extract_pdf_figures.py <pdf_path>

これにより、すべての図が figures/ に保存され、各画像の name、path、page を含む figures/index.json が作成されます。引き継ぎ時に figure_ref のパスを指定する際は、このインデックスを使用します。

ステップ B：スライドプランを作成

構成については references/presentation-schema.md に従います。 内容の圧縮ルールについては references/presentation-style-guide.md に従います。

• 各スライドの役割を、対応する出力スキーマのセクションに割り当てます
• ユーザーのオーバーライドを適用します（emphasis → 拡張、skip → 省略）
• presentation_with_figures の場合、図が主要なエビデンスとなる手法／結果のスライドでは figure_needed: true を設定し、figure_ref と figure_hint を追加します
• スライド枚数は duration_hint に基づきます（10min→6-7枚、20min→9-10枚、30min→12-14枚）

ステップ C：pptx スキルを呼び出す

正確な引き継ぎ形式については references/pptx-handoff.md に従います。

• pptx に渡す前に、すべての [原文声明]／[模型归纳] タグを取り除きます
• 引き継ぎにスピーカーノートを含めないでください
• pptx スキルを自動的に呼び出します。先にユーザーに確認してはいけません
• 例外：ユーザーが「只要大纲」／「just the outline」と指定した場合は、スライドプランをテキストで出力し、pptx の呼び出しを省略します