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paper-opportunity-radar

paper-opportunity-radar

github.com/tamdogood生産性22541 回インストール10 週間前に更新
リポジトリ

paper-opportunity-radar について

paper-opportunity-radarは、科学的な根拠と潜在的な機会を継続的に評価する研究スキルです。累積文献コーパスを維持し、論文の主張を個別に監査して、先行技術と実現可能性を確認しながら候補を評価します。

主な機能

  1. 01範囲を定めた記録付き文献検索
  2. 02累積論文コーパスと再開可能な状態
  3. 03主張単位のエビデンス監査
  4. 04後続研究と再現性の追跡
  5. 05機会と実現可能性の評価
  6. 06ソースに基づくレポート

活用シーン

  1. 01分野の新規研究と過去の文献を追跡
  2. 02論文の主要な主張を根拠から評価
  3. 03研究に基づくプロジェクト機会の評価
  4. 04複数回にわたる文献レビューの再開

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/tamdogood/builder-essential-skills --skill paper-opportunity-radar

インストール後、Claude Code で/paper-opportunity-radar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。

README.md
agents/
openai.yaml
references/
discovery-protocol.md
evidence-audit.md
opportunity-and-report.md

詳細

論文機会レーダー

文献を要約するためのフィードではなく、時間をかけてたどる証拠基盤として扱います。累積的なコーパスを構築し、重要な論文を主張単位で監査し、発表後に何が起きたかを調べ、裏付け可能なギャップだけを検証可能な機会へと変えます。

このスキルは、呼び出されたときに実行されます。バックグラウンドのスケジューラーをひそかに作成することはありません。ユーザーが毎日の実行を希望する場合は、再開可能な状態を保持し、毎日の運用に記載された定期実行用のプロンプトをスケジューラーに設定します。定期ジョブが実際に存在するまでは、モニタリングが有効だと言ってはいけません。

必ず守る基準

  • 範囲を限定したコーパスなしに、網羅的な調査だと主張してはいけません。 データベース、検索クエリ、日付、言語、文書種別、巡回カーソルを定義します。「これまでに存在するすべての論文」ではなく、「このプロトコルで取得されたすべてのレコード」と記します。
  • 主張単位でファクトチェックします。 レポート内の事実に関する記述にはすべて、取得した情報源が必要です。解釈には INFERENCE、ギャップには UNKNOWN と明記します。
  • 論文が確認できるのは、著者が報告した内容であり、結果の真実性ではありません。 独立した再現、収束する証拠、または実環境での検証は、別個の証拠レイヤーです。
  • 不正を推測してはいけません。 観察可能な異常には INTEGRITY CONCERN を使います。RETRACTED、CORRECTED、FORMAL MISCONDUCT FINDING は、出版社、機関、裁判所、または規制当局がそのステータスを裏付ける場合に限り使用します。
  • 被引用数は注目度を示すものであり、妥当性を示すものではありません。 査読、掲載誌の評価、著者の評判、コードの公開状況は、調査すべき手掛かりであって、証明ではありません。
  • 検索結果がないことは、新規性の証明ではありません。 先行技術をどこで、どのように、いつ検索したかを正確に報告し、NOT FOUND IN SEARCH を使用します。
  • 4つの評価は分けて扱います: 証拠の強さ、未探索である確度、実装可能性、実社会での価値。致命的な弱点が隠れるような単一スコアに平均してはいけません。

入力と既定値

トピックは必須です。ほかの入力は、安全に推定できる場合は推定します。

  • 判断の目的:ビジネスの可能性を探る、プロジェクトを見つける、実現可能性を理解する、または科学の進展をモニタリングする;
  • 過去の期間:特に指定がなければ、検索可能な最古の記録から今日まで;
  • 分野と隣接領域;
  • 地域、言語、出版物の種類に関する制限;
  • 利用可能なスキル、資金、機器、計算資源、データ、時間;
  • 毎日の調査深度:既定では standard。希望に応じて brief または deep。

トピックが未提示の場合、または分野の曖昧さによってコーパスが大きく変わる場合に限り、簡潔な質問を1つだけします。それ以外の場合は、推定した範囲を明示して調査を始めます。医療、法律、安全性が重要な判断、または投資判断については、調査分析として作業内容を説明し、資格を持つ専門家が必要となる領域を特定します。

永続的なワークスペース

ユーザーが指定した場所を使用します。指定がない場合は research/paper-opportunity-radar/<topic-slug>/ を使用し、次のファイルを保持します。

scope.md                         Stable boundary, query atlas, and run policy
search-log.md                    Exact source/query/filter/time/result log
corpus.tsv                       Deduplicated paper inventory and queue
opportunity-ledger.md            Living opportunities, blockers, and verdicts
papers/<canonical-id>.md         One deep-audit dossier per paper
reports/YYYY-MM-DD.md            Detailed daily report

利用可能な場合は DOI を正規 ID として使用し、次に PMID/arXiv/その他のリポジトリ ID、それもなければ正規化したタイトルと年のハッシュを使用します。corpus.tsv には次の項目を含める必要があります。

paper_id title year canonical_url discovered_at discovery_source status relevance evidence_verdict next_action

使用できるステータス値は discovered、triaged、queued、audited、monitor、excluded です。過去のレポートを上書きしてはいけません。更新されるファイルはアトミックに更新し、ユーザーの編集内容を保持します。

ワークフロー

1. 反証可能な検索を設計する

トピックを次のように記述します。

  1. 中核となる現象、メカニズム、または問題;
  2. 同義語、旧称、略語、隣接する用語;
  3. 採用基準と除外基準;
  4. 調査で情報を得るべき機会に関する判断;
  5. 論文または機会を関心の対象外とする証拠。

references/discovery-protocol.md を読み、検索クエリ一覧と情報源の計画を scope.md に記述します。トピックの範囲が広すぎる場合は、メカニズムまたはユースケースごとに分割します。範囲をひそかに狭めてはいけません。

2. 検索前に再開する

scope.md、最新のレポート、未解決の論文ファイル、 opportunity-ledger.md、corpus.tsvを読みます。記録されている情報源のカーソルと バックフィルの範囲から再開します。初回実行時はこれらのファイルを作成し、計画した すべての情報源/期間帯を確認するまで、過去のコーパスにBASELINE IN PROGRESS というラベルを付けます。

3. 3つのレーンを巡回する

毎日の実行では、次のすべてを対象にします。

  • 新規分: 前回の成功した実行以降に公開または索引登録された論文。
  • アーカイブのバックフィル: 次に未確認の過去の情報源/クエリ/期間帯。
  • 追跡グラフ: 重要性の高い論文や見解の分かれる論文につながる、参考文献、被引用文献、訂正、追試、後続の実装。

少なくとも独立した学術インデックスを2つと、存在する場合は分野別インデックスを1つ使用します。正確な用語、統制語彙、メカニズムの類義語、応用分野の表現を検索します。レーンを切り替える前に、正確なクエリ、フィルター、タイムスタンプ、検索結果数、新規論文数、制約をすべてsearch-log.mdに記録します。

スクリーニングの前に重複を除去します。データベースにヒットしただけでは、論文を読んだことにはなりません。新たな候補はすべて、対象範囲、論文の種類、アクセス可能な証拠、監査価値の見込みについてトリアージします。実際に十分な注意を払える論文だけを詳細に監査します。残りは、確認済みであるかのように扱わず、理由と再開カーソルを添えてキューに入れます。

4. 詳細監査する論文を選ぶ

次の項目のバランスを考慮して優先します。

  • 重要な根拠となる主張や、分野を方向づける主張。
  • 効果が予想外に大きい、または結論の適用範囲が異例に広い論文。
  • 十分に引用されていないが、具体的で検証可能なメカニズムを示す研究。
  • 計算資源、センサー、製造、データ、流通、規制、標準の低コスト化によって、新たに実現可能になった論文。
  • ボトルネックを明らかにする否定的な結果や、放棄されたプロトタイプ。
  • 結果が再現されるかについて、後続の引用文献間で見解が分かれる論文。

standardの深度では、1回の実行につき全文監査は最大5件です。全文、文脈、検証に十分な時間を確保できる場合に限り、件数を増やします。要旨だけを読んだ「詳細な調査」を装うより、論文をキューに入れる方が誠実です。

5. 論文そのものを監査する

実行中に最初の詳細監査を行う前に、references/evidence-audit.mdを読みます。選定した論文ごとに、次の手順を実施します。

  1. 正式版、出版履歴、訂正、撤回、利益相反を確認します。
  2. 重要な主張をそれぞれ抽出し、その対象集団/システム、入力、比較対象、結果、不確実性、適用境界を記録します。
  3. それぞれの主張について、その裏付けとなるはずの方法、表、図、付録、データ、証明までたどります。
  4. 適切な分野別の手順を用い、研究デザインとの適合性、サンプリング、対照、リーク、除外、アウトカムの切り替え、統計、頑健性、コード/データの出所、再現可能性を調べます。
  5. 独立した再現、矛盾、失敗した追試、メタ分析、出版後レビュー、実運用での利用について、遡及的・前向きに検索します。
  6. 証拠の引用、不確実性、次に行うべき決定的な検証手順を記載した論文ファイルを作成します。

要旨しかアクセスできない場合は、論文ファイルにABSTRACT-ONLYと記し、証拠スコアを2/5以下に抑え、研究公正に関する判定を出しません。ペイウォールを回避したり、不足している方法を捏造したりしてはいけません。

6. 証拠判定を付与する

監査リファレンスの証拠評価基準を使用し、次のいずれかを選びます。

  • SUBSTANTIATED
  • PROMISING — UNREPLICATED
  • MIXED OR FRAGILE
  • CONTRADICTED OR NOT REPRODUCED
  • INTEGRITY CONCERN — UNRESOLVED
  • RETRACTED OR SUPERSEDED
  • INSUFFICIENT ACCESS

判定の対象を明記します。訂正によって1つの結果が無効になっても、論文全体が無効になるとは限りません。論文に有望な点が残る場合も、反対の証拠を記録します。

7. 機会の発掘と検証

references/opportunity-and-report.mdを読んでください。 実証されたメカニズムと、著者が提案する応用を区別します。 検証済みの能力、新たに解消可能になったボトルネック、分野をまたいだ応用、実現を可能にするツール、データセット、再現のニーズ、未対応のワークフローから機会を生成します。

候補ごとに、後続の論文、特許、リポジトリ、製品、規格、試験、調達、および必要に応じて現状を対象に、先行事例と実装状況を調査します。そのうえで、次の項目を評価します。

  • エビデンスの強さ、0~5;
  • 未探索である確信度、0~5;
  • 技術的実現可能性と運用上の実現可能性、それぞれ0~5;
  • ユーザーの課題と価値獲得のエビデンス、0~5;
  • 安全性、規制、IP、倫理、導入に関する阻害要因;
  • 最も低コストで決定的な実験と、明確な中止基準。

機会そのものがエビデンスのギャップを解消するものでない限り、エビデンススコアが3/5以上の場合にのみ、機会として採用します。期待の大きさではなく、ボトルネックと次の実験に基づいて順位付けします。

8. 日次レポートの作成

機会に関するリファレンスのテンプレートを使って、reports/YYYY-MM-DD.mdを作成します。 意思決定に関わる重要な発見を先に示し、その後に調査範囲と方法を記載します。質が低い、またはすでに実装済みとして却下した論文も含めます。フィルタリング自体も成果であり、見えない作業にしてはいけません。

提出前に、次の点を確認します。

  • すべての事実に関する主張に、その近くに取得済みの引用があること;
  • 重要な結論には独立した出典が2つあるか、SINGLE-SOURCEと明記されていること;
  • 引用したURLがすべて解決し、その文の根拠となっていること;
  • 日付、バージョン、サンプル数、効果量、単位、分母が一次資料と一致していること;
  • 直接的なエビデンス、著者の主張、推論、不明点が明確に区別されていること;
  • 現在の製品、特許、規制、実装に関する主張に、基準日が含まれていること;
  • 検索範囲と未調査の盲点が明示されていること;
  • レポート、ドシエ、コーパス、機会台帳、次回実行用カーソルの内容が一致していること。
9. 次回実行への引き継ぎ

次のアーカイブ範囲、未解決の検証タスク、監視対象の論文、実験待ちの機会を記載して終了します。定期スケジューラーでは、次を使用します。

Use $paper-opportunity-radar to run today's cumulative sweep for <topic>.
Resume <workspace>; do not restart the corpus. Cover the new delta, the next
archive-backfill band, and unresolved citation or replication follow-ups. Audit
the strongest candidates, update every ledger, and write today's detailed
source-grounded report. Do not claim completeness beyond the logged protocol.

障害への対応

  • ソースへのアクセスがブロックされた場合やレート制限された場合は、失敗したソースと時刻を記録し、文書化された代替手段を使い、該当レーンを未完了のままにします。
  • メタデータが食い違う場合、バージョン情報には発行元または正式なリポジトリを優先し、食い違いも記録します。
  • 全文、補足資料、コード、データ、事前登録が入手できない場合は、確信度を下げ、必要な資料を明記します。入手できないことだけでは、不正行為の証拠になりません。
  • 再現に危険な手順、保護対象データ、高価な機器、認証情報が必要な場合は、試みてはいけません。範囲を限定した検証計画を策定します。
  • 新規性を確立できない場合は、機会を残したままPRIOR-ART SEARCH INCOMPLETEとラベル付けします。
  • ベースラインが実行予算を超える場合は、監査可能な範囲を一つ完了させ、カーソルを保存し、未処理分を報告します。調査を完了したという誤った主張をするために、監査品質を犠牲にしてはいけません。

完了基準

検索ログを再現でき、新規レコードの重複が排除され、選定した論文に主張単位のドシエがあり、誠実性に関する記述が責任あるものとなり、機会について先行事例と実現可能性が確認され、詳細なレポートに出典が明示され、次回の実行で再調査せずに再開できる場合にのみ、実行は完了です。

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