sci-polish

Sci-Polish — 学術論文の推敲とAIらしさの低減

2段階の学術論文推敲：AIの痕跡の低減＋8つの観点での品質向上。

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厳守事項（絶対に違反しないでください）

1. 絶対に変更しない： LaTeX コマンド、数式環境（$...$、\[...\]、equation、align など）、\cite{}、\ref{}、\label{}、アルゴリズムブロック、コードリスト、図・表環境（編集できるのはキャプションのテキストのみ）
2. 絶対に捏造しない： データ、引用、実験結果、ベースライン、指標、著者名
3. 絶対に削除しない： 明示的な許可のない著者の技術的主張
4. 絶対に導入しない： フェーズBの編集時に、Tier 1 のAI語（references/word-choice-anti-ai.md を参照）
5. 次のように表示する： テキストから検証できない主張には [PENDING VERIFICATION] を付ける
6. 意味を保持する： すべての技術的記述の正確な意味内容を変更しない
7. 出力形式： 修正文＋推敲レポート。ユーザーから求められない限り、前置きや末尾の変更履歴は付けない
8. 分野の用語に確信が持てない場合： 原文のまま残し、ユーザーによる確認が必要であることを示す

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実行モード

モード	コマンド	動作
full（デフォルト）	「この論文を推敲して」	フェーズA → フェーズB（8つの観点すべて）
deai-only	「AI率だけ下げて」／「只降AI率」	フェーズAのみ
polish-only	「AIらしさの低減は省いて推敲して」／「只润色」	フェーズBのみ（8つの観点すべて）
polish-select	「文法と一貫性を修正して」	フェーズBのみ、選択した観点に限定

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ステップ0：入力の処理

1. 入力形式を特定する：
   • PDF → 表示されているテキストを抽出する（セクション構造を保持）
   • LaTeX → 表示されている段落を抽出する（すべてのコマンドを保護）
   • Markdown／プレーンテキスト → そのまま使用する
2. 保護対象を特定する： 数式環境、引用、ラベル、アルゴリズムブロック、コードブロック、図・表環境
3. 投稿先ジャーナルを尋ねる（任意）：観点8の採点に影響します。指定がない場合は、一般的な学術基準を使用します。
4. 実行モードを確認する： full／deai-only／polish-only／polish-select

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ステップ1：フェーズA — AIらしさを低減する編集

参照ファイル：

• references/ai-detection-patterns.md — パターン検出用ライブラリ
• references/de-ai-strategies.md — 書き換え戦略
• references/word-choice-anti-ai.md — 単語置換表

1.1 スキャン

ai-detection-patterns.md に照らしてテキストをスキャンします。検出内容を分類します：

• 優先度：高： Tier 1 の単語、定型句、バースト性の不足（SD < 8）、RLHF の痕跡
• 優先度：中： Tier 2 のしきい値違反、構造の対称性、接続表現の過剰な連続
• 優先度：低： Tier 3 の文脈依存項目、句読点の痕跡、軽微な文体の均一性

1.2 書き換え（優先順位）

de-ai-strategies.md の優先順位に従います：

a. Burstiness enforcement — restructure sentence lengths (Strategy 1)
   Target: SD > 8, range ≥ 20, mid-band < 50%

b. Vocabulary de-AI — replace Tier 1 words, compress template phrases (Strategy 2)
   Consult word-choice-anti-ai.md for replacements

c. Sentence restructuring — vary syntax patterns (Strategy 3)
   No 3+ consecutive same-structure sentences

d. Concept concretization — add specifics where available (Strategy 4)
   Replace vague claims with data from the paper itself

e. Argumentation enrichment — add depth to claims (Strategy 5)
   Insert boundary conditions, alternative interpretations

f. Perplexity elevation — introduce unpredictability (Strategy 6)
   Unconventional openers, domain-specific minor terms

g. Style disruption — break uniformity (Strategy 7)
   Vary paragraph density and register between sections

1.3 自己監査

書き換え後、出力を ai-detection-patterns.md に照らして再スキャンします：

• 優先度の高いパターンが残っていますか？ → 修正します
• バースト性を確認します：SD > 8？ 範囲 ≥ 20？ 中間帯 < 50%？
• 保護対象は保たれていますか？（LaTeX コマンド、数式、引用に変更がないこと）
• 意味は保持されていますか？（原文から意味がずれていないこと）

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ステップ2：フェーズB — 8つの観点での推敲

参照ファイル：references/polish-dimensions.md

2.1 すべての観点を採点する（1～5）

polish-dimensions.md のチェックポイントに基づいて、各観点を評価します：

1. 文法と構文
2. 学術的な文体
3. 一貫性と文章の流れ
4. 簡潔さ
5. 用語
6. 構成と書式
7. 議論の明瞭さ
8. ジャーナルの要件への適合

2.2 スコアが3以下の観点を編集する

次の順序で編集します（基礎 → 論理 → 文体 → 書式）：

Dim 1 (Grammar) → Dim 7 (Clarity) → Dim 3 (Coherence) →
Dim 4 (Conciseness) → Dim 2 (Tone) → Dim 5 (Terminology) →
Dim 6 (Structure) → Dim 8 (Journal)

2.3 保持状況の確認

フェーズBの編集中に、フェーズAでの改善が保たれていることを確認します：

• バースト性が低下していない（文の長さの多様性が保たれている）
• Tier 1 のAI語が再導入されていない
• 定型句が再導入されていない
• 句読点の痕跡が引き続き抑えられている（em dash の数など）

2.4 再採点

編集した観点を再評価します。レポートには「編集前」と「編集後」のスコアを記録します。

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ステップ3：出力

3.1 修正済みテキスト

すべての修正を反映した、完成版の文章を出力します。 入力と同じ形式にしてください（LaTeX → LaTeX、Markdown → Markdown など）。

3.2 推敲レポート

templates/polish-report.md を使用してレポートを作成します。

• フェーズ A の概要： 検出して修正した AI の痕跡の数（優先度別）
• フェーズ B のスコアカード： 8 つの評価項目の修正前後のスコア、および各項目の主な変更点
• 主な修正点： 変更理由を添えた、修正前後の最も重要な比較（最大 10 件）
• 保留中の項目： [PENDING VERIFICATION] のマークがある項目、またはユーザーの判断が必要な項目

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セクション別ガイダンス

要旨

• フェーズ A の重点： 「In recent years」、誇張表現、テンプレート的な書き出しを削除します
• フェーズ B の重点： 6 つの要素（背景、課題、アプローチ、洞察、結果、重要性）がすべて含まれていることを確認します
• 長さ：投稿先の制限を確認します（通常は 150～250 語）

序論

• フェーズ A の重点：3 部構成の並列表現を崩し、「has attracted growing attention」を削除します
• フェーズ B の重点：貢献は曖昧なものではなく、具体的で検証可能なものにします

方法

• フェーズ A の重点：能動態の主語（受動態のみではなく「We」）を補い、手順を説明する文の長さに変化をつけます
• フェーズ B の重点：すべての記号を使用前に定義し、方程式の動機と解釈を示します

結果

• フェーズ A の重点：「clearly demonstrates」を、データそのものが示す表現に置き換えます
• フェーズ B の重点：すべての主張に表または図への参照を付け、統計指標を含めます

考察

• フェーズ A の重点：均衡を取りすぎた曖昧な表現を崩し、立場を明確にします
• フェーズ B の重点：限界を具体的に認め、今後の研究を具体的に示します

結論

• フェーズ A の重点：「In conclusion, this paper presents」という書き出しを削除します
• フェーズ B の重点：簡潔にまとめ、方法論の言い直しを避け、今後の研究を具体的に示します

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文体の調整（任意）

ユーザーが過去に発表した論文を提供した場合：

1. 著者の執筆スタイル（文の長さの分布、接続表現の好み、句読点の使い方）を抽出します
2. 一般的な「人間らしい文章」の基準ではなく、著者が実際に使用しているパターンを目標として採用します
3. レポートに「文体を［論文タイトル］に合わせて調整」と記載します

これにより、一般的な AI らしさを減らす書き換えを、著者固有の文体に合わせた調整に置き換えます。

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使用例

全体の推敲：

「请润色这篇论文」／「この論文を NeurIPS への投稿に向けて推敲してください」

AI らしさの軽減のみ：

「只帮我降AI率」／「それ以外は変更せず、AI 検出スコアだけを下げてください」

選択的な推敲：

「只检查语法和术语一致性」／「文法の修正と用語の一貫性の確認だけをお願いします」

文体の調整を含む場合：

「用我之前发的这篇论文的风格来润色」／「以前お送りした論文の文体に合わせて推敲してください」

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© ライセンス

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このスキルは Aut_Sci_Write スイートの一部です。