subsection-briefs について
subsection-briefsは、アウトライン、論文の割り当て、ノートから小節の計画カードを決定的に生成するスキルです。既存のJSONL形式を維持し、フレーズ集とドメインパックを生成に利用します。
主な機能
- 01H3小節ブリーフカードの生成
- 02スコープ規則、軸、クラスターの出力
- 03エビデンスアンカーと段落計画の作成
- 04ドメインパックによる表現と軸の調整
活用シーン
- 01文献レビューの小節計画
- 02後続のエビデンス工程や執筆工程への橋渡し語の提供
- 03エビデンスが少ない場合の慎重な計画
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/ willoscar/ research-units-pipeline-skills --skill subsection-briefsインストール後、Claude Code で/subsection-briefs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。
assets/domain_packs/embodied_ai.jsongeneric.jsonllm_agents.jsonrag_evaluation.jsontext_to_image.jsonassets/phrase_packs/bridge_contrast.jsonthesis_patterns.jsonreferences/axis_catalog_generic.mdaxis_catalog_llm_agents.mdbridge_terms.mdexamples_good.mdoverview.mdtension_patterns.mdthesis_patterns.mdscripts/run.py詳細
サブセクション概要
トリガーとルーティング
- トリガー:サブセクション概要、ライティングカード、意図カード、H3 概要、scope_rule、axes、clusters、写作意图卡、小节卡片、段落计划。
outline/subsection_briefs.refined.ok は、概要、宣言済みの入力、ドメインパック、ジェネレーターよりも新しい場合に限り、レビュー済みの概要を固定します。バックアップを作成して再生成する前に、古くなったマーカーは削除されます。
アウトライン、マッピング、論文ノートから、決定的な H3 概要カードを作成します。
互換モードが有効です。このスキルは、フレーズとドメインのロジックを references/ と assets/ に移しながら、現在の outline/subsection_briefs.jsonl のフィールド契約と段落計画の形式を維持します。
クイックユース
- 決定的なマテリアライザーとして
scripts/run.pyを実行します。 - 出力には文章を含めず、サブセクション単位の計画、軸、クラスタ、ブリッジ用の手掛かりだけを含めます。
transition-weaver、writer-context-pack、subsection-writerとの現在の下流互換性を維持します。
読み込み順序
必ず読みます:
references/overview.md
タスクに応じて読みます:
thesisが反復的または流用可能に感じられる場合は、references/thesis_patterns.mdを読みます。tension_statementが一般的すぎる場合は、references/tension_patterns.mdを読みます。- 軸が弱い、またはドメインに偏っている場合は、
references/axis_catalog_generic.mdとreferences/axis_catalog_llm_agents.mdを読みます。 - 遷移の手掛かりが平凡に感じられる場合は、
references/bridge_terms.mdを読みます。 - 調整する場合は、
references/examples_good.mdを読みます。
機械可読アセット:
assets/phrase_packs/thesis_patterns.jsonassets/phrase_packs/bridge_contrast.jsonassets/domain_packs/generic.jsonassets/domain_packs/llm_agents.jsonassets/domain_packs/embodied_ai.jsonassets/domain_packs/rag_evaluation.jsonassets/domain_packs/text_to_image.json
スクリプトはこれらのパックを最初に読み込みます。問題が表現、ドメインのルーティング、軸の一覧、クラスタの純度、語彙的なブリッジの網羅性に関する場合は、Python を変更する前にパックを修正します。
入力
outline/outline.ymloutline/mapping.tsvpapers/paper_notes.jsonl- 任意:
GOAL.md - 任意:
outline/claim_evidence_matrix.md
出力
outline/subsection_briefs.jsonl
必須レコードの形式は、互換性を維持します:
- 識別情報:
sub_id、title、section_id、section_title - 計画の中核:
rq、thesis、scope_rule、axes、bridge_terms、contrast_hook、tension_statement - エビデンスの手掛かり:
evaluation_anchor_minimal、required_evidence_fields、clusters - 実行計画:
paragraph_plan、evidence_level_summary、generated_at
run.py が行うこと
- アウトライン、マッピング、ノートを読み込みます。
- アウトラインの箇条書きからサブセクションのシードを正規化します。
assets/から thesis/tension/domain-axis パックを読み込みます。- 既存の契約に沿った、安定した JSONL レコードを生成します。
run.py が行わないこと
- 論文、引用、主張を捏造しません。
- 読者向けの説明文を出力しません。
- アセットパックに格納できる場合は、ドメイン固有の文テンプレートをハードコードしません。
ブロック/再ルーティング
- アウトライン、マッピング、ノートが欠けている場合は停止します。
- エビデンスが乏しい場合は、
thesis/tension_statementを控えめに保ち、下流のエビデンス関連スキルでサブセクションを強化できるようにします。 - 対比クラスタが重複する論文プールに収束する場合は、執筆前に再ルーティングします。ブリッジ論文を除外した後も、各側に少なくとも 2 件の固有論文が残るようにします。
bridge_termsを使って、後続のエビデンス/ランキング段階でも照合できる具体的な語彙上の手掛かり(OOD、sim-to-real、world model、failure detector、特定のベンチマーク群)を示します。一般的な軸名だけにとどめないでください。- マッピング済みの集合が互いに素なクラスタを作成するのに十分な大きさである場合は、場当たり的なブートストラップ時の重複よりも、ドメインパックの
cluster_rulesを優先します。 - エビデンスの乏しさを補うために、より具体的な軸や強い主張を捏造しないでください。
実行に関する注意事項
互換モードで実行する場合、scripts/run.py は現在、次のファイルを読み込みます。
- セクション/サブセクションの構成には
outline/outline.yml - 論文とサブセクションの対応関係には
outline/mapping.tsv - 構造化された根拠には
papers/paper_notes.jsonl - トピック/ドメインの手がかりには
GOAL.md - 存在する場合は補足コンテキストとして
outline/claim_evidence_matrix.md
スクリプト
クイックスタート
uv run python .codex/skills/subsection-briefs/scripts/run.py --workspace <workspace>
すべてのオプション
--workspace <dir>--unit-id <id>--inputs <a;b;...>--outputs <a;b;...>--checkpoint <C*>
使用例
uv run python .codex/skills/subsection-briefs/scripts/run.py --workspace <workspace>
トラブルシューティング
- 誤ったドメインパックが選択された場合は、スクリプトを変更する前に
GOAL.mdとアセットパックを確認してください。 - ブリーフが汎用的すぎる場合は、Python の文章を追加するのではなく、フレーズパック/ドメインパックを調整してください。
papers/paper_notes.jsonlの情報が不十分な場合は、軸を作り出すのではなく、ノートの抽出に切り替えてください。
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