summarise-paper

使用する場面

• 学術論文を読んで要約する場合。

ワークフロー

1. 入力が PDF ファイルか arXiv URL かを判定します。
2. 入力が PDF ファイルの場合：
   1. pdftoppm を使用して PDF を PNG 画像に変換します。.cache/{paper name}/ の下に、[1,2,3,...].png として保存します。
   2. 変換した画像を読みます。
   3. 論文は、これらの画像のみを通じて必ず読みます（テキスト抽出ツールは使用しないでください）。論文には正確に認識する必要がある数式、図、グラフが含まれていることが多く、テキスト抽出は信頼できないためです。
3. 入力が arXiv URL（例：https://www.arxiv.org/abs/2601.07372）の場合：
   1. TeX ソース用に、URL 内の abs を src に置き換えて入力を正規化します。例：https://www.arxiv.org/src/2601.07372。
   2. ソースをローカルの .tar.gz アーカイブとしてダウンロードし、.cache/downloads/{paper name}/ の下に保存します。
   3. アーカイブを .cache/{paper name}/ に展開します。
   4. エントリーポイント（例：main.tex）を特定し、参照されている図を含む、関連するすべての内容を読みます。
4. 以下の論文要約の指示に従って、論文を LaTeX の研究ノートとして要約し、note/{paper name}/ に保存します。
5. 出力するノートは、単独でコンパイルできる LaTeX ファイルでなければなりません。

論文要約の指示

あなたは、次のトップカンファレンス／ジャーナル論文の新しいアイデアを探しているシニア研究者です。論文を読み、ノートに要約します。目標は「数週間後にも読み返せる」研究ノートを作成することです。多くの論文を読んだ後でも、最近読んでいなくても、その論文の中核となるアイデア、手法、根拠を再構成し、内容について的確に議論できるようにします。

基本要件

• 忠実性： 論文に裏付けられた情報のみを使用します。詳細が記載されていない、または不明瞭な場合は、推測するのではなく「論文には記載されていません」（または「提供された抜粋には示されていません」）と記載します。
• 根拠の明示： 可能な限り、各重要な主張の出典（節名、図表番号、式番号、ページ番号）を示します。
• 明確さ： まず直感的な説明を行い、次に形式化／数式を示し、その後に意義を説明します。
• 網羅性： 方法論の節は自己完結しており、入力から計算、出力まで一貫した説明にします。該当する場合は、学習と推論のパイプラインも含めます。
• 言語： イギリス英語を使用してください。

表記規則

• $\mathcal{C}$ は集合を表します。
• 太字の小文字 $\mathbf{x}$ はベクトルを表し、太字の大文字 $\mathbf{X}$ は行列を表します。
• 大文字の $X$ は確率変数を表し、小文字の $x$ は決定論的な値を表します。
• 正しい LaTeX を使用します（インライン数式には $...$、ディスプレイ数式には $$...$$）。記号は使用前に定義します。

以下の構成と見出しをそのまま使用してノートを作成します。

1. 動機

• どのような問題に取り組んでいますか？
• 先行研究のどのような失敗例または限界を対象としていますか？
• なぜ重要なのですか？

2. 貢献

• 論文の具体的な貢献（手法、理論、ベンチマーク、分析）を箇条書きにします。
• 可能な限り、貢献を「新しいアイデア」「エンジニアリング／実装」「評価／プロトコル」に分けます。

3. 方法論

• ミニ論文形式で、単一の一貫した説明にします。
• 報告書やチェックリストではなく、優れた論文の方法セクションのように、流れるような文章で記述します。

厳守事項

• サブ箇条書きやアルファベット付きの手順は使用しません。最小限の見出しは使用できますが、連続した文章を優先します。
• 説明は一方向に進め、概念は必要になった時点で導入します。
• 各段落は次の段落へ自然につなげます（「これに対処するために…」「具体的には…」「これにより…」「推論時には…」などの接続表現を使用します）。
• 重要な詳細が欠けている場合は、推測せずに「論文には記載されていません」と明記します。

手法の説明

• 論文で展開されている順序で手法を説明してください（多くの場合、問題 → アイデア → 定式化 → アルゴリズム → 学習 → 推論 → 計算量の順です）。
• 以下のうち該当する項目を含めてください。ただし、すべての項目を無理に含めたり、順序を固定したりする必要はありません。
  • 問題設定と前提条件（入力、出力、制約）
  • 核となる着想と、先行研究との違い（論文で論じられている場合）
  • 主要なオブジェクト／コンポーネント（モデルモジュール、メモリ、プロンプト、オプティマイザー、データストリームなど）
  • 主要な数式／目的関数（提示されている場合のみ。使用前に記号を定義してください）
  • エンドツーエンドの手順（該当する場合は学習ループも含む）
  • 推論時の動作（学習時と異なる場合、または特筆すべき点がある場合）
  • 注目すべき実装の詳細や計算オーバーヘッド（明記されている場合のみ）

4. 実験設定

• 論文に詳細が記載されている場合に限り、4〜8項目の短い「実装チェックリスト」を作成してください（例：バッファーサイズ、オプティマイザー、主要なハイパーパラメーター、計算資源、アーキテクチャ上の選択）。記載がない場合は、「論文には記載されていません。」と書いてください。
• データセット／タスク、ベースライン、評価プロトコル、指標。
• 実施されたアブレーションや感度分析。

5. 長所と短所

• 長所： 論文中の根拠に結び付けて、理由とともに3〜6項目を挙げてください。
• 短所／リスク： 3〜6項目を挙げてください（例：ベースラインの不足、プロトコルの不明確さ、交絡要因、スケーリング上の限界、前提条件、失敗例）。
• 「査読者として著者に尋ねたいこと」（2〜3件）を含めてください。

6. 最後に短いメモ

• 論文が何を行い、主要な結果／主張が何かを端的に述べる1〜3文を書いてください（論文に明記されている場合を除き、数値は避けてください）。
• 主な要点：
  • 何を取り入れて応用すべきか、何に注意すべきか、具体的な追試案を1つ含めて、3〜5項目を挙げてください。
  • このセクションでは独自の見解を述べても構いませんが、論文について事実を捏造しないでください。

依存関係（不足している場合はインストールしてください）

# macOS (Homebrew)
brew install poppler

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install -y poppler-utils

この環境でインストールできない場合は、不足している依存関係と、ローカル環境でのインストール方法をユーザーに伝えてください。