codex/skills/survey-focused/SKILL.md
content/themes/ のテーマ定義を参照し、ユーザーの研究分野に特化した論文調査を行う。 トリガー: 「私の研究に関連する論文」「テーマに沿って調べて」「深掘りして」「特定のトピック」
npx skillsauth add nakano1122/research-with-AI-on-your-shoulder survey-focusedInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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ユーザーの研究テーマに絞った深い論文調査を行う。
1. テーマ確認
→ content/themes/*.md を読み込み
→ ユーザーに調査対象を確認
2. 深掘り検索
→ テーマ固有のキーワードで詳細検索
→ 引用ネットワークを辿る
3. 既存文献との関連付け
→ content/papers/ の既存ノートと比較
4. 整理・出力
→ 論文ノートのドラフト作成
# テーマファイルを読み込み
Read content/themes/_index.md
Glob content/themes/*.md
# テーマから抽出する情報
- keywords: 検索キーワード
- 研究課題: 解決したい問題
- 関連分野: 隣接領域
重要論文を特定したら、ユーザーにダウンロードを依頼:
### ダウンロード推奨論文
以下の論文をダウンロードして `content/papers/pdfs/` に保存してください:
| 論文 | URL | 保存名 |
|------|-----|--------|
| {タイトル} | [ACM DL](...) | {著者}-{年}-{キーワード}.pdf |
ダウンロード後は `/paper-reader` で詳細を読み解けます。
# 優先度に応じて content/papers/reading-list.md に追記
# フォーマット: - [ ] **タイトル** (学会 年) - 関連理由
論文を読了したら content/papers/notes/ にノートを作成:
# テンプレートを使用
cp framework/templates/paper-note.md content/papers/notes/{著者}-{年}-{キーワード}.md
ユーザーが論文をダウンロードしたら /paper-reader を案内:
論文がダウンロードできたら
/paper-readerで詳しく読み解けますよ。
重要: エージェント起動時は必ず新しいターミナルペーンを作成し、進捗を可視化すること。
論文調査は必ず複数エージェントで並列に実行:
各エージェントは独立して調査し、結果を統合する。
調査結果をユーザーに報告:
## 調査結果: {テーマ名}
### 最も関連性の高い論文
1. **[タイトル](URL)** - {なぜ関連があるか}
### あなたの研究との接点
- 類似点: ...
- 差別化できる点: ...
### 推奨アクション
- [ ] 詳細に読むべき論文
- [ ] 追加で調べるべきキーワード
content-media
研究分野全体を対象に、複数のエージェントで並列に広範囲の論文調査を行う。 content/themes/ のテーマ定義を参照し、関連するキーワードで網羅的に検索。 トリガー: 「分野全体を調べて」「広く論文を探して」「サーベイを始めたい」「網羅的に調査」
research
研究パートナーとしてユーザーと温かみのある対話を行う統括エージェント。 悩み事の傾聴、アイデアの整理、適切なエキスパートスキルへの委譲を担当。 トリガー: 「相談したい」「手伝って」「困っている」「何かいいアイデアない?」 「研究の進め方」「論文調査」「アイデアを整理」「次に何をすべき」など研究全般の相談時に使用。
data-ai
content/daily/ の作業メモを参照し、ユーザーの現在の考えに関連する研究を調査。 既存のアイデアとの類似性・差異を明確化。 トリガー: 「関連研究を探して」「先行研究は?」「似た研究ある?」「誰かやってる?」
content-media
論文PDFをMarkdown形式に変換する。エージェントがページ画像を解釈して構造化。 トリガー: 「PDFをMarkdownに変換」「論文を変換して」