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self-review

self-review

github.com/lingzhi227ドキュメント4401.6k 回インストール35 週間前に更新
リポジトリ

self-review について

PDFまたはLaTeX形式の学術論文を評価するClaudeスキルです。3種類の査読者の視点で評価を反復的に見直し、スコアと実行可能なレポートをまとめます。

主な機能

  1. 01PDFとLaTeXの入力
  2. 023種類の査読者ペルソナ
  3. 03査読内容の反復的な見直し
  4. 04スコア集計とメタレビュー
  5. 05必須セクションの確認

活用シーン

  1. 01投稿前の論文評価
  2. 02論文の不足セクションの確認
  3. 03複数の独立した査読結果の集約

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/lingzhi227/agent-research-skills --skill self-review

インストール後、Claude Code で/self-review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。

references/
review-form.md
scripts/
extract_pdf_text.py
parse_pdf_sections.py

詳細

セルフレビュー

複数のレビュアーのペルソナを使った構造化レビュー用フォームで、学術論文をレビューします。

入力

  • $ARGUMENTS — PDF ファイルまたは .tex ファイルへのパス

スクリプト

PDF からテキストを抽出
python ~/.claude/skills/self-review/scripts/extract_pdf_text.py paper.pdf --output paper_text.txt
python ~/.claude/skills/self-review/scripts/extract_pdf_text.py paper.pdf --format markdown

pymupdf4llm（最適）→ pymupdf → pypdf の順に試します。インストール方法：pip install pymupdf4llm pymupdf pypdf

PDF を構造化されたセクションに解析
python ~/.claude/skills/self-review/scripts/parse_pdf_sections.py \
  --pdf paper.pdf --output sections.json

タイトル（フォントサイズを使用）、セクション見出し、セクションのテキストを抽出します。必要なパッケージ：pip install pymupdf 主なフラグ：--format text、--verbose

ワークフロー

ステップ 1：論文を読み込む
  • PDF の場合：extract_pdf_text.py を使用してテキストを抽出します
  • .tex の場合：LaTeX ソースを直接読み取ります
ステップ 2：3 つのペルソナによるレビュー

references/review-form.md の異なるペルソナを使って、独立したレビューを 3 件行います。

  1. 厳しいが公平なレビュアー：優れた実験から洞察が得られることを期待します
  2. 厳しく批判的なレビュアー：分野に大きな影響を与えるアイデアを探します
  3. 柔軟なレビュアー：これまで提案されていない新しいアイデアを探します

各ペルソナについて、references/review-form.md の NeurIPS レビュー JSON 形式に従ってレビューを生成します。

ステップ 3：振り返りによる改善（レビュアーごとに最大 3 ラウンド）

各レビューの後、振り返りプロンプトを適用し、正確性と妥当性を再評価して、必要に応じて改善します。「I am done」となるまで続けます。

ステップ 4：集約
  • 3 件のレビューをまとめます
  • 数値スコアの平均を計算します（最も近い整数に丸めます）
  • 合意点をまとめたメタレビューを作成します
  • AgentLaboratory の重みを使ってスコアを重み付けします：Overall（1.0）、Contribution（0.4）、Presentation（0.2）、その他（各 0.1）
ステップ 5：実行可能なレポート

出力形式：

## Review Summary
- **Overall Score**: X/10 (Weighted: Y/10)
- **Decision**: Accept / Reject
- **Confidence**: Z/5

## Strengths (consensus across reviewers)
1. ...
2. ...

## Weaknesses (consensus across reviewers)
1. ...
2. ...

## Questions for Authors
1. ...

## Specific Suggestions for Improvement
1. [Section X, Page Y]: ...
2. [Section Z, Page W]: ...

## Score Breakdown
| Dimension | R1 | R2 | R3 | Avg |
|-----------|----|----|-----|-----|
| Overall | ... | ... | ... | ... |
| Contribution | ... | ... | ... | ... |
| ... | ... | ... | ... | ... |

参考資料

  • NeurIPS レビューフォーム、採点の重み、ペルソナ、振り返りプロンプト：~/.claude/skills/self-review/references/review-form.md
  • PDF テキスト抽出：~/.claude/skills/self-review/scripts/extract_pdf_text.py

セクションの不足を確認

必須セクションがすべて揃っていることを必ず確認します：Abstract、Introduction、Methods/Approach、Experiments/Results、Discussion/Conclusion。不足しているセクションがある場合は、スコアを下げます。

関連スキル

  • 上流：［paper-compilation］(../paper-compilation/)
  • 下流：［paper-revision］(../paper-revision/)、［rebuttal-writing］(../rebuttal-writing/)
  • 関連項目：［slide-generation］(../slide-generation/)

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