vibe-research-workflow

Vibe Research ワークフロー

概要

Vibe Research は、LLM と AI コーディングツールが機械的な作業（実装、図の描画、文章の推敲）を担い、研究者が研究の方向性、問題設定、実験計画、事実の正確性に対する完全な責任を保持する、現代的な研究ワークフローです。学術的誠実性を損なうことなく、定型作業の生産性を 2～5 倍に高めることを目指します。

このスキルには、3 つのサブフローがあります。Vibe Coding（AI を活用したコーディング）、Vibe Figure（AI を活用した図の作成）、Vibe Writing（AI を活用した文章の推敲）です。それぞれに、許容される利用（機械的な作業の効率化、補助的な提案、文体の修正）と学術的不正（引用の捏造、科学的判断の外部委託、AI による執筆を隠すこと）を明確に区別する、6 つの行動規則が適用されます。

このスキルは、研究セッション全体にわたってツールの選択、フローの設計、誠実性の徹底を統括するメタスキルです。カリキュラムの Vibe Research セクションを、単一の呼び出し可能な手順にまとめています。

このスキルを使う場面

• AI を活用した作業を新たに始めるとき（コーディングの午前、図の作成日、執筆セッションなど）。
• ユーザーが「研究に AI をどう使えばよいか」「Vibe Coding のヒント」「AI を活用した執筆ワークフロー」「どの AI ツールを使えばよいか」と尋ねたとき。
• ユーザーが Cursor、Claude Code、Codex、Figma、Gemini などのツールから選ぼうとしているとき。
• ユーザーが AI を利用する複数日にわたるプロジェクトのワークフロー計画を求めているとき。
• ユーザーが AI の出力が許容できない領域に逸脱したと疑っているとき（引用の捏造、推論の外部委託など）。

このスキルを使わない場面

• ユーザーが論文の文章の下書きを求めている場合。このプラグインのエビデンス規律のもとで正当な利用であり、下書き作成スキルの対象です。paper-writer（すべてのセクション）または intro-drafter（序論）に案内してください。これらのルールでは、根拠の捏造が禁止されています（すべての事実に関する主張は、ユーザーの資料、検証済みの検索結果、または分野で広く知られた知識に基づきます）。投稿先や学校の AI 利用開示ポリシーが引き続き適用されること、また、下書きされたすべての箇所を実際の研究内容と照らし合わせて検証する責任がユーザーにあることを伝えてください。禁止されているのは捏造であり、下書きの作成ではありません。
• ユーザーがコードの実装を求めている場合。このスキルはプロセスを案内するものであり、実装そのものに代わるものではありません。
• ユーザーが研究の方向性を評価したい場合。idea-evaluator を使ってください（破壊的イノベーションの詳細な分析については handbook 2.3 を参照してください）。

基本手順

Step 1: フェーズの分類

ユーザーがどのフェーズにいるかを判断します。コーディング、図の作成、執筆、または複数のフェーズです。

Step 2: 行動規則の再確認

参照先：6 つの規則の全文は references/behavior-guidelines.md を参照してください。

セッションの開始時に、6 つの規則を簡潔に伝えます。

1. AI を活用した文献検索と整理、コード作成とデバッグの支援、言語表現の推敲は認められます。
2. 研究のアイデア、問題、設計、技術的な方針、実験計画、主な結論、新規性は、ユーザー自身が生み出し、十分に理解している必要があります。この境界の範囲内であれば、下書きの支援は正当な利用です。内容はユーザーに帰属し、文章表現には AI を活用できますが、検証する責任（規則 3）は変わりません。
3. AI が生成または支援した文章はすべて、実際の研究過程、実験結果、事実に照らしてユーザーが検証します。
4. 引用を捏造してはいけません。参考文献は、ユーザー自身が読み、確認したものを使います。
5. データや実験結果の捏造、盗用の隠蔽など、学術的不正を行ってはいけません。
6. 投稿先や学校が定める AI 利用開示要件に従います。

これらの規則は交渉の余地がなく、誠実性チェックで徹底されます。

ステップ 3：フェーズごとの手順

Vibe Coding については、次を参照してください：references/vibe-coding.md。

Vibe Figure については、次を参照してください：references/vibe-figure.md。

Vibe Writing については、次を参照してください：references/vibe-writing.md。

各フェーズには、それぞれ独自の中核的なテクニックがあります（コーディングでは Plan Mode、Small Steps、Clear Requirements、図では4段階のワークフロー、執筆ではレッドラインルール）。

ステップ 4：ツールの選択

ツールの一覧表については、次を参照してください：references/tool-selection.md。

フェーズに合ったツールを選びます：

• コーディング：Cursor（IDE ネイティブ）、Claude Code（エージェント型 CLI）、または Codex。
• 図：静的な図には PowerPoint と Figma、実験結果には Matplotlib と Seaborn、初稿のスケッチには Gemini。
• 執筆：文章の推敲には Claude または ChatGPT、文法チェックには Grammarly、LaTeX には Overleaf。

ステップ 5：インテグリティゲート

セッションを終了する前に、以下の「インテグリティゲート」セクションのチェック項目を実行します。

ステップ 6：出力

以下の出力形式でワークフロープランを出力します。

インテグリティゲート

このスキルは行動を促すものであり、検証エンジンではありません。LLM はユーザーによる非公開の検証作業を実際には確認できないため、ほとんどの箇条書きには [user-attest] が付いています。[inspection] タグが付いているのは、LLM が自身の出力とユーザーのセッション履歴から確認できる項目のみです。

セッションを終了する前に：

1. [inspection] 6つの行動ルールがセッションの最初に提示されている。
2. [user-attest] 捏造された引用が新たに加えられたり、受け入れられたりしていない。（ウェブにアクセスできないLLMは引用を検証できません。ユーザーが DBLP または arXiv で確認します。）
3. [user-attest] ユーザーの研究の方向性、枠組み、貢献は AI ではなく、ユーザー自身のものになっている。
4. [user-attest] AI が生成したコードブロックはすべて、ユーザーが確認し、テストしている。
5. [user-attest] AI が下書きした段落はすべて、ユーザーが書き直すか、少なくとも文ごとに確認している。
6. [attestation] 投稿先の会場または所属機関の AI 利用開示ルールを確認している。このスキルは、ユーザーに会場を明示するよう求め、既知のポリシーの種類を提示します。ユーザーが遵守を確認します。
7. [user-attest] プロジェクトは引き続きユーザー自身の専門知識に基づいて進められており、AI は代替ではなく加速手段になっている。

レッドラインに関する違反（ルール 1～6）があれば、セッションを停止します。ユーザーは違反を修正するか、続行する前にアドバイザーに相談してください。ほとんどの項目が [user-attest] であるため、このスキルの実質的な価値は、実行時に制止することではなく、セッション開始時に注意を促すことにあります。

出力形式

1. フェーズ

• 主要フェーズ：
• 副次フェーズ：

2. 行動ルールの確認

• ルール 1～6（references/behavior-guidelines.md を参照）：確認済み

3. ワークフロープラン

時間枠	フェーズ	アクティビティ	ツール	ユーザーによる確認
...	...	...	...	...

4. ツールの推奨

フェーズ	主なツール	代替ツール	理由
Coding	...	...	...
Figure	...	...	...
Writing	...	...	...

5. レッドラインに関する注意

• ... （references/vibe-writing.md より）

6. インテグリティゲートの計画

• 検証項目：...
• 対象となる会場の AI 利用開示要件：...