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paper-assembly

paper-assembly

github.com/lingzhi227エージェントワークフロー4401.6k 回インストール35 週間前に更新
リポジトリ

paper-assembly について

学術論文の工程を調整し、プロジェクトの状態を追跡してチェックポイントを保存するエージェントスキルです。成果物を調べ、依存関係に沿って作業を進め、コンパイルとレビューまで整合性を確認します。

主な機能

  1. 01工程の状態評価
  2. 02依存関係に沿った各段階の実行
  3. 03進捗チェックポイントの保存
  4. 04成果物と整合性の確認
  5. 05最終コンパイルとレビュー

活用シーン

  1. 01論文作業全体の調整
  2. 02工程の完了状況と不足ファイルの確認
  3. 03上流変更後の下流工程の再実行

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/lingzhi227/agent-research-skills --skill paper-assembly

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

同梱ファイルreferences/orchestration-patterns.mdscripts/assembly_checker.py

詳細

論文の組み立て

状態管理とチェックポイント機能を備えたエンドツーエンドの論文パイプライン全体をオーケストレーションします。

入力

  • $0 — 論文プロジェクトのディレクトリまたは論文計画

参考資料

  • オーケストレーションパターンと状態管理:~/.claude/skills/paper-assembly/references/orchestration-patterns.md

スクリプト

パイプラインの完全性を確認する
python ~/.claude/skills/paper-assembly/scripts/assembly_checker.py --dir paper/ --output checkpoint.json
python ~/.claude/skills/paper-assembly/scripts/assembly_checker.py --dir paper/ --verbose

論文ディレクトリをスキャンして、9つのパイプラインフェーズを確認し、不足している成果物を報告して、次のステップを提案します。

ワークフロー

ステップ 1:現在の状態を評価する
  1. 論文ディレクトリをスキャンして、既存の成果物を確認します
  2. 完了済みのフェーズと保留中のフェーズを特定します
  3. 残作業の依存関係グラフを作成します
ステップ 2:パイプラインのフェーズを実行する

依存関係の順序に従ってフェーズを実行します。

フェーズスキル入力出力
1. 文献literature-search, literature-reviewトピックナレッジベース、BibTeX
2. 計画research-planningナレッジベース論文の構成、タスクリスト
3. コードexperiment-code計画学習/評価パイプライン
4. 実験experiment-designコード結果の JSON/CSV
5. 図figure-generation結果PNG 図
6. 表table-generation結果LaTeX 表
7. 執筆paper-writing-section上記すべてmain.tex の各セクション
8. 引用citation-management草稿references.bib
9. 書式設定latex-formatting草稿書式設定済みの LaTeX
10. コンパイルpaper-compilationすべてPDF
11. 査読self-reviewPDF査読スコア
ステップ 3:状態を伝播する

各フェーズの完了後に、次の操作を行います。

  1. 出力成果物を論文ディレクトリに保存します
  2. 結果を後続フェーズに伝播します
  3. 進捗チェックポイントファイルを更新します
ステップ 4:品質ゲート

次のフェーズに進む前に、以下を確認します。

  • 必要な出力がすべて存在することを確認します
  • 整合性を確認します(例:引用されたキーがすべて .bib に存在すること)
  • 図/表が実験結果と一致していることを検証します
ステップ 5:最終組み立て
  1. すべてのセクションを main.tex に統合します
  2. すべての \includegraphics ファイルが存在することを確認します
  3. すべての \cite キーが .bib に存在することを確認します
  4. PDF にコンパイルします
  5. 品質確認のためにセルフレビューを実行します

オーケストレーションパターン

順次パイプライン(AI-Scientist)
generate_ideas → experiments → writeup → review
マルチエージェント状態ブロードキャスト(AgentLaboratory)
# Propagate results to all downstream agents
set_agent_attr("dataset_code", code)
set_agent_attr("results", results_json)
コパイロットモード(AgentLaboratory)

人間は各フェーズの境界でレビューや修正のために介入できます。

チェックポイント形式

{
  "project": "paper-name",
  "phases_completed": ["literature", "planning", "code"],
  "current_phase": "experiments",
  "artifacts": {
    "literature": "knowledge_base.json",
    "plan": "research_plan.json",
    "code": "experiments/",
    "results": null
  },
  "last_updated": "2024-01-15T10:30:00Z"
}

ルール

  • フェーズを決してスキップしないでください。各フェーズは前のフェーズの出力に依存します
  • 各フェーズの完了後にチェックポイントを保存してください
  • フェーズの境界で人間がレビューすることを推奨します
  • 論文内のすべての数値は、実際の実験ログを出典としてたどれる必要があります
  • 上流のフェーズに変更があった場合は、後続のフェーズを再実行してください

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