survey-generation

サーベイの生成

体系的なアウトライン、RAG ベースの執筆、引用検証を用いて、学術サーベイ論文を完成させます。

入力

• $0 — サーベイのトピックまたは研究分野

スクリプト

文献検索

python ~/.claude/skills/deep-research/scripts/search_semantic_scholar.py \
  --query "relevant search query" --max-results 50

参考資料

• サーベイ用プロンプト（アウトライン、執筆、引用、文章の一貫性）：~/.claude/skills/survey-generation/references/survey-prompts.md

ワークフロー（AutoSurvey に基づく）

ステップ 1：論文を収集する

1. トピックに関する論文を Semantic Scholar / arXiv で検索します
2. タイトルと要旨を含む、関連性の高い論文を 50～200 件収集します
3. 関連性と被引用数に基づいて絞り込みます

ステップ 2：アウトラインを生成する（複数の LLM で並列処理）

1. N 個の大まかなアウトラインを独立して並列生成します
2. アウトラインを統合して、包括的なアウトラインを作成します
3. 各セクションを小節に展開します
4. 重複を取り除くため、最終アウトラインを編集します

ステップ 3：小節を執筆する（RAG ベース）

各小節について：

1. 小節のトピックに関連する論文を検索します
2. インライン引用 [paper_title] を含めて内容を生成します
3. 小節ごとの最低語数を満たします
4. 提供されたリストに含まれる論文のみを引用します

ステップ 4：引用を検証する

各小節について：

1. 引用された論文のタイトルが正しいことを確認します
2. 引用が述べられた主張を裏付けていることを検証します
3. 裏付けのない引用を削除または修正します
4. 主張と出典の忠実性を確認するために、NLI（自然言語推論）を使用します

ステップ 5：局所的な一貫性を高める

各小節について：

1. 前後の小節を読みます
2. つなぎや文章の流れを整えます
3. 中核となる内容と引用を保持します
4. 読みやすい文章にします

ステップ 6：引用を BibTeX に変換する

1. [paper_title] を \cite{key} に置き換えます
2. 引用したすべての論文の BibTeX エントリーを生成します
3. すべての引用キーが .bib ファイルに存在することを検証します

出力構造

survey/
├── main.tex          # Complete survey paper
├── references.bib    # All citations
├── outline.json      # Survey outline
└── sections/         # Individual section files

ルール

• 収集した論文リストに含まれる論文のみを引用します。引用を捏造してはいけません
• 各小節は最低語数を満たす必要があります
• セクション間で小節を重複させてはいけません
• 最終出力の前に、引用を必ず検証します
• 局所的な一貫性を高める際は、すべての引用を保持します
• サーベイは包括的で、論理的に構成されている必要があります

関連スキル

• 前提スキル：deep-research、literature-search、literature-review
• こちらも参照：related-work-writing