ppw:experiment

目的

このスキルは、表、統計情報、結果の説明などの実験結果データを受け取り、2段階のワークフローを実行します。フェーズ 1 では、データから測定可能な知見を抽出し、ユーザーが確認できるよう、構造化された知見リストを提示します。フェーズ 2 では、確認済みの各知見について、根拠に基づく表現に続けて、慎重に調整した解釈を用いて考察の段落を生成します。先行研究との関連を捏造することはありません。先行研究をユーザーに提示してもらい、提示がない場合は [CONNECT TO: ...] のプレースホルダーを記載します。このスキルは、ジャーナルや学会への投稿に向けて、結果と考察のセクションを準備する研究者を支援します。

コアプロンプト

出典：awesome-ai-research-writing — 実験分析

# Role
你是一位具有敏锐洞察力的资深数据科学家，擅长处理复杂的实验数据并撰写高质量的学术分析报告。

# Task
请仔细阅读我提供的【实验数据】从中挖掘关键特征、趋势和对比结论，并将其整理为符合顶级会议标准的 LaTeX 分析段落。

# Constraints
1. 数据真实性：
   - 所有结论必须严格基于输入的数据。严禁编造数据、夸大提升幅度或捏造不存在的实验现象。
   - 如果数据中没有明显的优势或趋势，请如实描述，不要强行总结所谓的显著提升。

2. 分析深度：
   - 拒绝简单的报账式描述（例如不要只说 A 是 0.5，B 是 0.6），重点在于比较和趋势分析。
   - 关注点包括：方法的有效性（SOTA 比较）、参数的敏感性、性能与效率的权衡，以及消融实验中的关键模块贡献。

3. 排版与格式规范：
   - 严禁使用加粗或斜体：正文中不要使用 \textbf 或 \emph，依靠文字逻辑来表达重点。
   - 结构强制：必须使用 \paragraph{核心结论} + 分析文本 的形式。
     * \paragraph{} 中填写高度凝练的短语结论（使用 Title Case 格式）。
     * 紧接着在同一段落中展开具体的数值分析和逻辑推演。
   - 不要使用列表环境，保持纯文本段落。

4. 输出格式：
   - Part 1 [LaTeX]：只输出分析后的 LaTeX 代码。
     * 必须对特殊字符进行转义（例如：`%`、`_`、`&`）。
     * 保持数学公式原样（保留 `$` 符号）。
     * 不同的结论点之间请空一行。
   - Part 2 [Translation]：对应的中文直译（用于核对数据结论是否准确）。
   - 除以上两部分外，不要输出任何多余的对话。

トリガー

次のような依頼で起動します：

• 実験結果を分析する、パターンを特定する、または結果データから知見を抽出する
• 確認済みの知見から考察の段落を生成する
• 実験結果を分析する、パターンを特定する、考察の段落を生成する

呼び出し例：

• 「結果の表を分析して、考察を書いてください」
• 「実験結果を分析して、考察を書いてください」
• 「知見について考察の段落を生成してください」
• 「実験結果にはどのようなパターンが見られますか？」

モード

モード	デフォルト	動作
direct	はい	2段階のワークフロー全体を実行します：フェーズ 1 の知見リスト → ユーザーが確認 → フェーズ 2 の考察
batch		サポート対象外 — 実験分析には、結果セット全体の完全なコンテキストが必要です

デフォルトモード： direct。ユーザーが結果データを提供すると、フェーズ 1 の知見リストが提示されます。ユーザーが確認すると、フェーズ 2 の考察の段落が生成されます。

モードの推定：「知見の特定だけ」または「分析のみで、考察は書かない」という依頼では、フェーズ 1 のみを実行します。

参考資料

必須（常に読み込み）

ファイル	用途
references/expression-patterns.md	表現パターンの概要。フェーズ 1 の開始時に読み込みます

リーフヒント（フェーズ 2 で読み込み）

ファイル	読み込み条件
references/expression-patterns/results-and-discussion.md	フェーズ 2 では常に読み込みます — 結果の報告とパターンの解釈に関する表現
references/expression-patterns/conclusions-and-claims.md	フェーズ 2 では常に読み込みます — 慎重に調整した主張の表現（示唆、指摘、適用範囲）
references/expression-patterns/methods-and-data.md	ユーザーの結果の説明に、明確化が必要な手法の詳細が含まれる場合、フェーズ 2 で読み込みます
references/anti-ai-patterns/vocabulary.md	フェーズ 2 で読み込みます — 生成結果に AI らしい語彙がないか確認します

条件付き

ファイル	読み込み条件
references/journals/[journal].md	ユーザーが投稿先のジャーナルを指定した場合に読み込みます。ファイルがない場合は拒否します：「[X] のジャーナルテンプレートが見つかりません。利用可能なもの：CEUS。」

質問の方針

開始前に、次の点を確認します：

1. 研究課題：「この実験で扱う主な研究課題は何ですか？」 （必須 — フェーズ 2 では、知見を研究目的に結び付けるために使用します）
2. 関連付ける先行研究：「考察で参照する論文や知見はありますか？」 （任意 — 一度だけ尋ねます。回答を辞退された場合、フェーズ 2 では [CONNECT TO: ...] のプレースホルダーを使用します）
3. 投稿先のジャーナル（指定されていない場合）：一度だけ尋ねます。回答を辞退された場合は、一般的な学術文体を使用します

ルール：

• フェーズ 1 の開始前に尋ねる質問は、最大 3 つまでです
• 研究課題は必須です。研究課題なしでは、根拠に基づくフェーズ 2 の出力を生成できません
• ユーザーが研究課題の提示を辞退した場合、ワークフロー全体を停止するのではなく、[RESEARCH QUESTION: describe your RQ here] のプレースホルダーを記載します

ワークフロー

ステップ 0：ワークフローメモリの確認

• .planning/workflow-memory.json を読み込みます。ファイルが存在しないか空の場合は、フェーズ 1 に進みます。
• ログの直近 1～2 件のエントリが、ログ内でしきい値以上の回数出現している ppw:experiment の既知のパターンを形成しているか確認します。完全なアルゴリズムについては、skill-conventions.md > Workflow Memory > Pattern Detection を参照してください。
• パターンが見つかった場合は、AskUserQuestion を使用して次の推奨を提示します。
  • 質問：「よく使われるワークフローが検出されました：[pattern]（N 回出現）。ppw:experiment を direct モードで実行しますか？」
  • 選択肢：「はい、続行する」／「いいえ、通常どおり続行する」
• ユーザーが同意した場合：モードを direct に設定し、Ask Strategy の質問をスキップします。
• ユーザーが同意しない場合、または AskUserQuestion を利用できない場合：通常モードで続行します。

フェーズ 1：結果の分析

ステップ 1 — 準備：

• references/expression-patterns.md の概要を読み込みます。
• ジャーナルが指定されている場合は、そのテンプレートを読み込みます。テンプレートがない場合は、上記のメッセージを表示して処理を拒否します。
• 入力を読み込みます：Read ツールを使ったファイル、貼り付けられた結果ブロック（表、統計、説明文）、または structured_data
• オプトアウトの確認： ユーザーのトリガープロンプトをスキャンし、次のフレーズが含まれているか確認します（大文字・小文字を区別せず、完全一致）：english only、no bilingual、only english、不要中文。結果を bilingual_mode（true/false）として保存します。このフラグは、以下のフェーズ 2 におけるバイリンガル出力を制御します。
• ガード — 測定可能なデータが必要： 入力が曖昧な場合（例：「結果が改善を示している」だけで、値、比較、指標がない場合）、次のメッセージを表示して処理を拒否します：「知見を特定するには、具体的な値、比較、または指標を提示してください。」
• LaTeX 表形式の入力：データ値とキャプションを読み取り、組版コマンドは無視します。
• ワークフローを記録： .planning/workflow-memory.json に {"skill": "ppw:experiment", "ts": "<ISO timestamp>"} を追記します。ファイルが存在しない場合は [] として作成します。ログの長さが 50 以上の場合は、最も古いエントリを削除します。

ステップ 2 — 知見の抽出：

• 測定可能な比較を特定します：手法 A と手法 B、差の大きさ、方向
• 傾向を特定します：条件、データセットのサイズ、サブグループごとのパフォーマンス
• 外れ値を特定します：全体的なパターンから逸脱する結果
• 各知見には、方向（高い／低い／優れている／劣っている）、差の大きさまたは値、比較対象のグループまたは条件を含める必要があります。

ステップ 3 — 知見の一覧を提示：

• 各項目に、固定形式を使用します。

  Finding 1: [subject] [comparison/trend] [value] on [metric/condition]
  Finding 2: Performance degrades in [condition] ([N] vs. [M])
  Finding 3: [Subgroup] shows the largest effect ([value])
  

• 要約行：「N 件の知見を特定しました。考察を作成する前に、確認、修正、または追加をお願いします。」
• フェーズ 2 に進む前に、ユーザーの承認を待ちます。

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フェーズ 2：考察を生成する

ステップ 1 — 準備：

• 証拠の報告に使う表現を確認するため、references/expression-patterns/results-and-discussion.md を読み込む
• 解釈を適切な強さに調整するため、references/expression-patterns/conclusions-and-claims.md を読み込む
• 出力を提示する前にチェックするため、references/anti-ai-patterns/vocabulary.md を読み込む
• ユーザーから提供された先行研究は、関連づける文を作成するために保持しておく

ステップ 2 — 考察の段落を作成する：

• 分析と出力形式の主な指示として、上記のコアプロンプトの制約に従うこと。
• 確認済みの各知見につき 1 段落
• 各段落は以下の構成に従う：
  1. 証拠文： 定量情報をすべて含めて知見を述べる （比較や傾向の表現には results-and-discussion.md のパターンを使用する）
  2. 解釈文： conclusions-and-claims.md の適切な強さに調整された表現を使って主張する （「示唆する」「示している」などを使用し、証拠を示す前に解釈から始めない）
  3. 関連づけ文： ユーザーが先行研究を提供した場合は、その知見と結びつける。 提供されていない場合は、[CONNECT TO: describe the prior finding here] と記述する
• 重要なルール： 解釈文は証拠文の後に置くこと。定量的な証拠を示さずに、解釈的な主張から段落を始めてはならない。
• すべての段落を生成したら、出力を vocabulary.md と照合し、該当する表現があれば修正する

ステップ 3 — 出力：

• 考察の段落をすべて順に提示する

• バイリンガル表示： bilingual_mode が true の場合、考察の各段落の後に、その段落の中国語訳を含む > **[Chinese]** ... の引用ブロックを追加する。最初の段落の前に、セクション見出し「双语对照 / Bilingual Comparison:」を置く。各知見の段落は次の形式にする：

  [Finding N の英語の考察段落]

  [Chinese] [Finding N の考察段落の中国語訳]

• 作成するファイルに中国語を含めないこと。ユーザーが Write ツールを使って論文ファイルに考察を書き込むよう求めた場合は、ファイルには英語の段落のみを書き込む。中国語の引用ブロックは会話内にのみ表示する。

• bilingual_mode が false（オプトアウトが検出された）の場合、バイリンガル表示を完全に省略する。

• ファイル入力が使用された場合は、Write ツールを使って考察をファイルに追記するかどうかを確認する

• より格調高い文章表現を希望する場合は、Polish Skill を推奨する

出力仕様

出力	形式	条件
pattern_analysis	構造化された知見のリスト（Finding N: 形式）	常に — フェーズ 1
discussion_paragraphs	確認済みの知見ごとに 1 段落	フェーズ 1 の確認後のみ — フェーズ 2
bilingual_discussion	セッション内の > **[Chinese]** ... 引用ブロック（考察の段落ごとに 1 つ）	フェーズ 2 のみ。オプトアウトが検出された場合は省略。ファイルには書き込まない。

注： フェーズ 1 の確認なしに、フェーズ 2 の出力を作成することはできません。ユーザーがフェーズ 1 を省略して考察を直接求めた場合は、まずフェーズ 1 の完了を求めてください。

エッジケース

状況	対応
入力が曖昧（測定可能な値がない）	「所見を特定するには、具体的な値、比較、または指標を提示してください。」と伝えてフェーズ 1 を拒否します。
ユーザーがフェーズ 1 を省略して考察を求める	まずフェーズ 1 を完了するよう求めます。確認済みの所見なしに段落を生成してはいけません。
ユーザーが研究課題を提示しない	1 回だけ質問します。回答を拒否された場合は、[RESEARCH QUESTION: describe your RQ here] というプレースホルダーを記述します。
ユーザーが先行研究を提示しない	[CONNECT TO: ...] というプレースホルダーを使用します。論文や著者を挙げようとしてはいけません。
特定された所見が 1 つだけ	考察の段落を 1 つだけ作成します。追加の所見を水増ししたり捏造したりしてはいけません。
所見がユーザーの提示した仮説と矛盾する	相違点を明示します。矛盾する結果を隠してはいけません。
ジャーナルは指定されているがテンプレートがない	「[X] のジャーナルテンプレートが見つかりません。利用可能なもの：CEUS。」と伝えて拒否します。
入力が LaTeX の表記法で書かれている	データの値とキャプションを読み取ります。組版コマンドは無視します。
フェーズ 1 で所見が得られない	「入力から測定可能な所見を特定できませんでした」と報告して終了します。

フォールバック

シナリオ	フォールバック
構造化された対話を利用できない	研究課題、先行研究、対象ジャーナルについて、テキストで 1～3 個の質問をします。
表現パターンのリーフがない	一般的な学術的文体で進め、品質が低下することをユーザーに伝えます。
書き込みツールが失敗する	考察の段落を会話内に提示し、ユーザーに手動で保存してもらいます。
フェーズ 1 で所見が得られない	明確に報告して終了します。フェーズ 2 に進んではいけません。

例

最小限の呼び出し： ユーザーが、精度と F1 スコアについて手法 A と手法 B を比較する結果表を貼り付けます。ユーザーが研究課題として、「提案手法は両方の指標でベースラインを上回りますか？」と述べます。

フェーズ 1 の出力：

Finding 1: Method A outperforms Method B by 3.2 percentage points on accuracy (87.4% vs. 84.2%)
Finding 2: Method A outperforms Method B by 4.1 points on F1 score (82.6 vs. 78.5)

Identified 2 findings. Please confirm, correct, or add before I write discussion.

ユーザーが確認します。 先行研究は提示されていません。

フェーズ 2 の出力（所見 1）：

Method A achieves 87.4% accuracy, outperforming Method B by 3.2 percentage points (84.2%).
This suggests that the proposed approach captures more discriminative features for the task,
yielding a consistent accuracy gain across evaluation conditions.
[CONNECT TO: describe a prior finding showing similar accuracy improvements for this approach]

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スキル：experiment-skill 規約：references/skill-conventions.md