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github.com/aperivueドキュメント353107 回インストール1 日前に更新
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review-paper について

review-paper は、ナラティブ、スコーピング、システマティックレビュー論文を構成するスキルです。範囲の定義、形式に応じた章立て、エビデンステーブル、品質確認を支援します。

主な機能

  1. 01形式別の論文構成
  2. 02対象範囲とレビュー境界の定義
  3. 03サマリーテーブルのテンプレート
  4. 04報告と登録に関する指針
  5. 05引用と原稿の品質確認

活用シーン

  1. 01ナラティブレビューの計画
  2. 02スコーピング/システマティックレビューの構成
  3. 03引用と報告要件の確認

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/aperivue/medsci-skills --skill review-paper

インストール後、Claude Code で/review-paper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。

skill.yml
references/
macro_skeleton.md
tests/
check_skeleton.py
test_macro_skeleton.sh

詳細

Review-Paper スキル

write-paper(原著研究)に対応するレビュー論文用スキルです。他者のレビュー論文を査読する場合は、代わりに /peer-review または /self-review(RV1-RV9 プローブ)を使用してください。

Step 0 — 形式と背骨となる軸(構成を決める選択)

  1. ユーザーに形式を確認します:ナラティブ(SANRA)|スコーピング(PRISMA-ScR + JBI)|システマティック(PRISMA 2020)。これによって報告ガイドラインと登録方法が決まります。
  2. 背骨となる軸を選びます。これは最も重要な決定です:本文をモダリティ(例:2D → 3D)、タスク(生成/QA/導入)、またはライフサイクルの段階で構成します。その後、各本文セクションはすべてこの一つの軸に沿って構成します。軸を混在させることが、最もよくある構成上の失敗です。
  3. 先行・隣接レビューとの差別化を明確にするスコープの記述と重複しない範囲の境界を必須とします。これにより、査読者が最初に抱く「なぜまたこのテーマのレビューが必要なのか」という疑問を未然に防ぎます(ユーザー承認のチェックポイント:骨組みを作る前に、境界をユーザーと確認してください)。

Step 1 — 形式に応じたマクロ構成の骨組みを作成する

${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/macro_skeleton.md を読み込み、選択した形式のセクションを、要約表のひな形(Step 2)と該当セクションの図表凡例の計画とともに、原稿ディレクトリ内の manuscript.md に記述します。構成は形式によって異なります。

  • ナラティブ — 以下の7部構成の骨組みを使用します。
  • スコーピング/システマティック — PRISMA-ScR または PRISMA 2020 の各項目につき、Methods と Results の枠を一つずつ設けた IMRaD 構成にします(参照資料には項目番号ごとに記載されています)。これらには7部構成の骨組みを使用しないでください。適格基準、検索、選定、チャーティング/抽出、バイアスリスク、統合の方法、研究選定の結果を記載する場所がないためです。背骨となる軸に沿ったテーマ別の本文は Results → synthesis に置き、今後の展望と評価指標への批評は Discussion に置きます。

ナラティブの7部構成の骨組み:

  1. 要旨 — 4~5段階の構成(スコーピング/システマティックでは構造化)。
  2. 序論 — 臨床的な動機 → 技術 → スコープと重複しない範囲のブロック(全形式で必須の項目) → 「本レビューでは……」。
  3. 背景/技術的原理 — 簡潔にまとめます。引用は一度にとどめ、分野全体を再調査しないでください。
  4. 背骨となる軸に沿ったテーマ別の本文 — 各セクションの最後に要約表を置きます(形式に合わせて作成したひな形を使用。Step 2)。
  5. 今後の展望/進展している領域。
  6. 課題/考察 — 評価指標への批評の小節を含めます(必須の品質指標です。この分野が何を基準に評価しているか、またその指標がどこで誤解を招くかを扱います)。
  7. 結論 — 慎重な表現にします。スコーピングレビューはエビデンスを整理するものであり、推奨の根拠となる表現や臨床的な推奨は行いません。

すべての citekey は、プロジェクトで検証済みの _src/refs.bib(/search-lit → /lit-sync → /verify-refs で作成)に対応している必要があります。主張に必要な文献がまだライブラリにない場合は、[@NEW:short-topic] プレースホルダーを残し、/search-lit に回してください。DOI、著者、年、citekey を捏造してはいけません。

Step 2 — 要約表のひな形(形式に合わせる)

  • ナラティブ/スコーピング:study | year | [spine-axis value] | method | key finding。
  • システマティック:PRISMA フロー + 研究の特性表 + 抽出表。

ひな形には列見出しとプレースホルダーの行を一つ含めます。セル(研究、年、指標、知見)は、ユーザーが提供した情報または検証済みの情報のみで埋めます。不明なセルはプレースホルダーのままにします。

Step 3 — 報告と登録の設定

  • スコーピング → PRISMA-ScR(+ JBI のチャーティング)+ OSF 登録。
  • ナラティブ → SANRA(報告チェックリストではなく、6項目の評価補助ツールです。過度に適用しないでください)。
  • システマティック → PRISMA 2020(+ PROSPERO 登録)。
  • /check-reporting に選択したチェックリストが含まれていない場合(PRISMA-ScR と PRISMA 2020 は含まれていますが、SANRA は含まれていません)、手動のギャップ表を作成し、項目を黙って飛ばさずにユーザーに知らせます。

ステップ 4 — QC への引き継ぎ

このスキルが対象とする標準的な原稿 QC の一連の工程を実行します。

  1. /self-review — レビュー記事では、RV1-RV9 のナラティブレビュー用プローブが自動的に有効になります。
  2. /check-reporting — PRISMA-ScR または PRISMA 2020(SANRA はステップ 3 の手動表を使用)。
  3. /verify-refs — すべての引用が解決され、FABRICATED / MISMATCH が 0 件であること。
  4. /humanize — AI パターン密度をしきい値未満にします。
  5. /academic-aio — 発見可能性の確認(任意)。

収束ゲート — 次の条件を満たすまで、草稿は完成ではありません:self-review の致命的な問題が 0 件、verify-refs の FABRICATED/MISMATCH が 0 件、[@NEW:...] のプレースホルダー引用が残っていないこと、humanize の密度が 2.0 未満であること。

ガード

  • 自己引用は適切な範囲にとどめ、著者がレビュー対象分野に貢献している場合は、知的な利益相反を申告してください。
  • 原稿ディレクトリ内にのみ書き込んでください。

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