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submission-audit

submission-audit

github.com/boom5426ドキュメント637122 回インストール2 週間前に更新
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submission-audit について

投稿、再投稿、または内部回覧を控えた著者向けの、原稿の最終段階の品質確認スキルです。論点、図、方法、補足資料、投稿先の要件を照合し、論文を一から再構成する用途には使いません。

主な機能

  1. 01論点と結果の対応確認
  2. 02図パネルと凡例の確認
  3. 03方法と補足資料の参照確認
  4. 04用語と証拠の強さの点検
  5. 05投稿先とソースの事前確認
  6. 06優先度付きの指摘と修正案

活用シーン

  1. 01投稿前の最終原稿の確認
  2. 02図の引用と凡例の不一致の発見
  3. 03改訂後の補足資料との整合性確認
  4. 04Nature PortfolioやML会議向け資料の準備

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/boom5426/nature-paper-skills --skill submission-audit

インストール後、Claude Code で/submission-auditを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルscripts/check_figure_refs.py

詳細

投稿前監査

概要

原稿の最終段階での品質確認に、このスキルを使用してください。manuscript-optimizerより対象を絞っています。論文を一から再設計するためには使用しないでください。構成がほぼ固まり、通常の改訂サイクルを経ても残る問題を見つけることが主な目的となる段階で使用してください。

基本ルールはシンプルです。前半部分、図、凡例、方法、補足資料、投稿先の要件を相互に照合するまでは、見た目が整った原稿を投稿可能とみなしてはいけません。

図の引用をローカル環境ですばやく確認する場合は、ヘルパースクリプトを使用してください。

python ~/.agents/skills/submission-audit/scripts/check_figure_refs.py path/to/manuscript.md
# Claude Code (global install): replace ~/.agents/skills with ~/.claude/skills
# Claude Code (project-local install): replace ~/.agents/skills with .claude/skills

使用するタイミング

次の場合に、このスキルを使用してください。

  • 原稿が投稿、再投稿、または内部回覧に近い段階にある
  • 図と凡例がほぼ確定している
  • 過剰な主張、参照の漏れ、セクション間の不整合について、最終確認が必要である
  • 改訂によって文章が圧縮され、裏付けとなる詳細が抜け落ちている可能性がある
  • 補足資料が存在し、本文との不整合が生じている可能性がある

次の用途には、このスキルを使用しないでください。

  • 初期段階のブレインストーミング
  • セクションの初稿作成
  • 引用文献を一から探すこと
  • manuscript-optimizerの対象となる大幅な構成の書き換え

監査順序

  1. 前半部分の整合性

    • タイトル、要旨、序論、考察を、実際の Results と照合する
    • 後続のエビデンスより強い主張があれば指摘する
    • 広範な位置づけを、paper-workflow の references/section-contracts.md にある Readers セクションと照合する。専門家向けに書かれた前付けは、推敲項目ではなく読者の理解を妨げる問題として指摘する

  2. 図と凡例の網羅性

    • 論文で引用されているすべての主要図パネルと補足図パネルが実際に存在することを確認する
    • パネルの文字、指標、データセット、数値が、図、凡例、本文の間で一致していることを確認する

  3. 方法と補足資料への参照

    • 必要な箇所で Results から方法が引用されていることを確認する
    • 補足図、表、注記が、利用に十分な精度で参照されていることを確認する

  4. 用語と指標

    • 各概念に標準名称を一つだけ適用する
    • 略語、指標名、ドメインシフトのラベル、コホート名、モデル名を確認する

  5. リスク確認

    • 過剰な主張
    • エビデンスの欠落
    • 裏付けのないメカニズムに関する表現
    • 投稿先固有のスタイルからの逸脱
    • 統計解析では、論文が報告する統計のみを宣言する（stats-reporting-audit を参照）
    • 文体：本文、SI、凡例、データ声明における監査的、防御的、または自己批判的な記述（anti-defensive-writing の検出パスを実行する）

  6. 投稿先の事前確認：投稿先の編集者と査読者が確認する事項

    • Nature Portfolio：
      • 報告概要の準備状況
      • データおよびコードの利用可能性に関する声明
      • アクセッション ID、リポジトリ、共有制限の開示
      • 画像の完全性と生データの準備状況
      • 論文末尾の記載事項：利益相反、著者一覧のイニシャルと一致する著者貢献、実際の使用範囲に限定し、AI生成画像がないことを明記した Methods 内の生成 AI に関する声明、公開リポジトリと整合するコード利用可能性
      • プレプリント、関連原稿、学会論文集に関する開示
    • ML 会議（--set all でインストールされるオプションセット内の conference-paper-writing、What Reviewers Check）：
      • テストデータがモデルや設定の選択に一切使われていないことを示す声明を一つ記載する
      • 報告する各数値の算出に用いた実行回数と、そのばらつきを示す
      • 評価データで選択した設定については、デフォルト設定の結果を併記する
      • 当該年のガイドが求める再現性と LLM の使用に関する声明を記載する

    イニシャルは固有の識別子として扱わず、フルネームと照合する。貢献者との対応づけが欠落している、または曖昧な場合は、著者側への指摘事項とする。これは、著者一覧の項目を削除したり、連絡先を変更したり、貢献の役割を割り当てたりする許可ではない。

  7. ソースの衛生管理

    • LaTeX のコメントは、ソースが arXiv 上または補足資料として著者の手を離れた時点で公開される
    • arxiv_latex_cleaner または同等の手順で内部パスと注記を削除し、クリーンアップ後のソースがコンパイルできることを確認する

  8. 査読者側からの却下確認

    • 貢献が十分か
    • 文章の明瞭さと再現性
    • 実証的な裏付けの強さ
    • 評価の網羅性
    • 設計またはフレームワークの妥当性

    この確認で見つかった問題は、証拠、明確な定義、またはより限定的な主張によって修正する。注意書きを追加して修正してはならない。この監査は姿勢の確認後に行われるため、監査で原稿に追加するものはすべて anti-defensive-writing のルール 0 に従う。

必須チェック項目

  • 実質的な内容を含む抽象的な主張のすべてが、図、表、または補足資料の項目に対応していますか？
  • Results の各小節で、該当するパネルの範囲が正しく引用されていますか？
  • 各図の凡例は、現在のプロット内容を正しく反映していますか？
  • 解釈が実験設定や指標の定義に依存する箇所に、Methods への相互参照がありますか？
  • 補足資料は、必要に応じてパネルの文字も含め、十分に正確に索引付けされていますか？
  • 強い因果関係や機序を示す表現は、直接的な証拠がある場合に限って使われていますか？
  • タイトル、要旨、考察で、論文が実際に果たす貢献の種類に一貫性がありますか？
  • 専門分野外の科学者が、タイトルと要旨だけから、取り組んだ問題、得られた知見、その重要性を理解できますか？
  • 投稿先が Nature Portfolio の場合、報告サマリーの入力項目、データ／コードの記述、画像の完全性を示す資料、開示事項は、単に準備予定ではなく、実際に揃っていますか？
  • 投稿フォームやポータルの下書きがすでにある場合、タイトル、要旨、キーワード、利用可能性に関する記述、関連メタデータは、原稿と完全に一致していますか？
  • 貢献の不足、明瞭さの不足、実証的効果の弱さ、評価の不完全さ、設計の妥当性への疑義という主な却下要因に照らして、論文を厳しく検証しましたか？

組版が対象に含まれる LaTeX 原稿が提供された場合は、scientific-writing の references/latex-layout.md を使用して、番号付き数式、図とキャプションの配置、表の各部、 レンダリングされた PDF での段落の連続性を確認してください。ナビゲーションのみを目的とする段落は、 その機能に基づいて評価してください。短い科学的知見を述べる段落が適切な場合もあります。 すべてのディスプレイ数式に番号を付けることを一律に求めるのではなく、採用されている番号付けの規則と既存のラベルを確認してください。 該当する成果物には、テンプレート、投稿先、プロジェクト固有の配置規則を適用してください。図の凡例を別に置くことや、実際に長い表を用いることが意図的な場合もあります。 コンパイルまたは目視確認ができない場合は、未確認であることを明記してください。

指摘の形式

指摘は次の順で報告してください。

  • High：投稿を妨げる問題、または主張を歪める問題
  • Medium：信頼性や読者の理解を損なう問題
  • Low：一貫性や仕上がりに関する問題

各指摘には、次の項目を含めてください。

  • 正確なファイル参照
  • 問題点
  • 重要である理由
  • 最低限必要な安全な修正

重大な問題がない場合は、その旨を明記したうえで、残るリスクまたは最終確認が必要な項目のみを列挙してください。

よくある失敗

  • Results の裏付けを超えて、要旨で過大な約束をしている
  • 冒頭部分の最初の2文で具体的な問題が示されていない、または他の手法に対する指標の向上だけで知見を報告している
  • 本文で図のパネルに言及しているが、実際には索引付けも説明もされていない
  • 凡例がプロットの古いバージョンについて説明している
  • 議論が特定のパネルに依存しているのに、補足図全体を引用している
  • 節ごとに指標名が揺れている
  • 考察で、証拠が裏付けていない機序レベルの表現を使っている
  • アクセッション ID の未記載、共有制限の未申告、AI の使用に関する未開示、未加工画像の裏付け不足により、Nature Portfolio への投稿が直前になって妨げられる
  • 投稿フォームのタイトルまたは要旨が、最新版の原稿と一致しなくなっている
  • 表面的には読みやすい原稿でも、査読者の視点で見ると、貢献や評価の妥当性に関する審査を通過できない

出力基準

監査の最後に、次の項目を記載してください。

  • 投稿準備状況を一文で評価したもの
  • 残るリスクのうち最も重要なもの
  • 投稿前に行うべき、次に最も効果の高い修正

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