paper-evidence-gap-miner

論文の根拠不足を掘り下げる

論文の根拠を補う、最も低コストな方法を見つけます。このスキルは論文の主張と執筆上の不足点から始め、まず既存の結果を検索し、既存の CSV と派生アセットでは主張を裏付けられない場合にのみ、新しい実験へと進みます。

以下の場合にこのスキルを使用してください。

• 執筆中に、主張を裏付ける根拠が不足していると分かった
• 論文のセクションに、表、図、アブレーション、スライス、分散の推定、ベースラインとの比較などが欠けている
• 既存の CSV 結果に必要な根拠がすでに含まれている可能性がある
• アルゴリズムや手法の新規設計ではなく、結果の補完が必要な主張がある
• 投稿前に不要な計算を避けたい
• 査読シミュレーションや一貫性の編集で、根拠不足が見つかった

最終的な論文用の図や表の作成には、このスキルを使用しないでください。このスキルで再利用可能な CSV の根拠を特定した後は、paper-result-asset-builder を使用してください。既存の結果が不十分な場合を除き、新たな実験計画全体を設計するためにこのスキルを使用しないでください。experiment-design-planner への引き継ぎは最後の手段としてください。

スキルのディレクトリ構成

<installed-skill-dir>/
├── SKILL.md
├── references/
│   ├── gap-triage.md
│   └── result-reuse-patterns.md
└── templates/
    └── evidence-completion-plan.md

段階的な読み込み

• 必ず references/gap-triage.md と references/result-reuse-patterns.md を読みます。
• paper/.agent/evidence-completion-plan.md を作成する場合は、templates/evidence-completion-plan.md を使用します。
• 存在する場合は、ローカルの paper/.agent/writing-contract.md、paper/.agent/paper-evidence-board.md、paper/.agent/writing-memory/、paper/.agent/result-inventory.md、paper/.agent/result-asset-provenance.md、paper/.agent/experiment-story-plan.md、paper/.agent/provisional-results.md を読みます。
• 新しい実行を提案する前に、論文の草稿ファイルと結果 CSV の一覧を確認します。
• 既存の CSV から必要な表や図を作成できる場合は、paper-result-asset-builder と組み合わせます。

基本原則

• 根拠の不足が、必ずしも実験の不足とは限りません。
• まず、その結果がすでに存在するか、再集計できるか、別の切り口で分けられるか、付録のアセットにできるかを確認します。
• 「実験を追加する」ではなく「結果を補う」と考え、そうでないと分かるまではこの方針を維持します。
• 論文の主張と査読上のリスクを防ぐために必要な、最小限の根拠を優先します。
• 既存の CSV、ログ、レポート、表、図、論文の根拠に関するメモを確認する前に、コストの高い計算を提案しないでください。
• 既存の根拠でより限定的な主張しか裏付けられない場合は、新たな計算より先に主張の範囲を狭めることを提案します。
• 根拠不足が、再利用、導出、執筆、診断、新たな実験のどれによって解消されたかを記録します。

ステップ 1 - 執筆上の不足点を特定する

以下から不足点を抽出します。

• paper/.agent/writing-contract.md
• paper/.agent/paper-evidence-board.md
• paper/.agent/consistency-report.md
• 査読シミュレーションの出力
• 要旨、序論、結果、限界、結論などの草稿セクション
• ユーザーが示した主張または不足している根拠

以下を作成します。

- Claim:
- Paper location:
- Current wording:
- Evidence expected:
- Current evidence:
- Why current evidence is insufficient:
- Reviewer risk:

ステップ 2 - 既存の結果ソースを検索する

以下の順に検索します。

1. paper/.agent/result-inventory.md
2. paper/.agent/result-asset-provenance.md
3. paper/.agent/paper-evidence-board.md
4. code/docs/results/**/*.csv
5. code/docs/runs/**/*.csv
6. code/docs/reports/**/*.csv
7. code/outputs/**/*.csv、results/**/*.csv、outputs/**/*.csv
8. 既存の tables/*.tex、figures/*.tex、レンダリング済みの図、実験レポート

結果のインベントリがない場合は、paper-result-asset-builder のインベントリモードに進むか、そのインベントリスクリプトを実行します。

ステップ 3 - ギャップを分類する

references/gap-triage.md を読みます。

各ギャップを次のように分類します。

• already-supported：根拠が存在する。説明文またはボードを更新する必要がある
• supportable-from-existing-csv：必要な結果が CSV に含まれている
• needs-reaggregation：既存の実行結果に対し、新たな集計、不確実性の推定、または丸め規則が必要
• needs-slice：既存の結果に対し、データセット／タスク／グループ／シード／ベースラインによる切り分けが必要
• needs-asset：根拠は存在するが、論文に掲載できる表／図がない
• needs-diagnosis：既存の結果が曖昧、不安定、疑わしい、または矛盾している
• needs-claim-narrowing：根拠がより限定的な主張を裏付けている
• needs-new-compute：主張に答えられる既存の根拠がない
• cut-or-defer：裏付ける価値がない主張

ステップ 4 - 再利用可能な根拠を探す

references/result-reuse-patterns.md を読みます。

新たに計算する前に、次の再利用方法を試します。

• 既存の CSV から本文または付録の表を作成する
• 既存のシードから分散または信頼区間を追加する
• 既存の列から切り分け分析を作成する
• CSV にすでに含まれているベースラインと比較する
• 保存済みの実行結果から傾向、スケーリング、または感度を示す図を導き出す
• 診断結果を限界または適用範囲に関する主張に変換する
• すでに存在する根拠を用いて結果の説明文を更新する

各再利用方法について、正確なソースファイルと変換規則を特定します。

ステップ 5 - 根拠の補完計画を作成する

次を作成または更新します。

paper/.agent/evidence-completion-plan.md

paper/ ディレクトリがなく、現在のディレクトリが論文リポジトリである場合は、次に保存します。

.agent/evidence-completion-plan.md

templates/evidence-completion-plan.md を使用します。

すべてのギャップに次の項目が必要です。

• ステータス
• 再利用可能な結果のソース（存在する場合）
• 作成する表／図のアセット
• 説明文または主張の編集内容
• 次のスキル
• 新たな計算が必要かどうか

ステップ 6 - 最小限の次のアクションに振り分ける

分類に応じて振り分けます。

• already-supported -> paper-evidence-board または paper-writing-assistant
• writing-state-update -> ギャップによってセクションのステータス、古くなった箇所、または未解決の執筆課題が変わる場合は paper-writing-memory-manager
• supportable-from-existing-csv、needs-reaggregation、needs-slice、needs-asset -> paper-result-asset-builder
• needs-diagnosis -> result-diagnosis
• needs-claim-narrowing -> paper-writing-contract-planner、limitations-scope-writer、または paper-writing-assistant
• needs-new-compute -> 必要に応じて experiment-design-planner、続いて baseline-selection-audit と run-experiment
• cut-or-defer -> paper-writing-contract-planner と paper-draft-consistency-editor

プロジェクトメモリが存在する場合は、次を更新します。

• memory/provenance-board.md に、確認済みソース、不足しているソースの種類、および暫定結果の置き換えが必要かどうかを記載する
• memory/handoff-board.md に、再利用可能な CSV／レポートの根拠がある場合は paper-evidence-gap-miner -> paper-result-asset-builder の引き継ぎを記載する。既存のソースではギャップを埋められない場合に限り、paper-evidence-gap-miner -> experiment-design-planner の引き継ぎを記載する
• 執筆フェーズが根拠の作成または論文アセットの作成に戻る場合は、memory/phase-dashboard.md を更新する

最終確認

完了前に、次を確認します。

• すべてのギャップを既存の結果ソースと照合している
• CSV の再利用で主張に答えられる場合、新たな計算を提案していない
• 提案する根拠アセットが、明確な主張上の役割を持っている
• 根拠が表現より弱い場合、主張の範囲を狭めることを検討している
• 必要な場合、新たな実験が最小限で、査読者にとって重要なものになっている
• 次に使うスキルと出力ファイルが明記されている