Yang Ruofeng

論文の構成案と研究資料からLaTeX原稿を章ごとに作成し、投稿先に合わせた書式、図表の挿入、引用文献の確認、本文と付録の整合性を整えるスキル。

• 構成案と研究成果から論文を書きたいとき
• 会議やIEEE向けの書式調整
• 書誌情報と未引用文献の確認

学術発表用のPPTXやBeamerを参考PDFとページごとに比較し、文字サイズ、はみ出し、配置や配色を調整します。原本を保存し、修正版と変更履歴を残します。

• 学会発表前にスライドを見やすくしたいとき
• PPTXの見た目をBeamerに揃えたいとき
• 文字のはみ出しやページ間の配置ずれの修正

実験結果を公表する前に、正解データの出所や指標の計算、結果ファイルと主張の一致を別のエージェントが確認し、根拠付きの監査レポートにまとめます。

• 論文執筆前に実験結果を点検したいとき
• 正解データと指標の計算を確認したいとき
• 報告した数値を結果ファイルと照合

発明の特徴を先行技術と照合し、特許の新規性・進歩性を検討します。請求項ごとの比較表や文献の組み合わせ分析を通じ、修正案と拒絶リスクを整理します。

• 特許出願前に発明を評価したいとき
• 請求項と先行技術の比較
• 拒絶リスクに応じた請求項の修正

ARISの研究レポートやJSONを、目次・表・数式などを備えた読みやすい単一HTMLに変換し、元資料との対応や表示の忠実性も確認するスキル。

• 長い研究レポートをブラウザで読みたいとき
• 査読履歴とJSONの状態を併せて確認したいとき
• 研究用ウィキの概要を一覧表示したいとき

Codexで進める研究をGeminiに批判的にレビューしてもらい、論理や実験の不足を検討しながら、追加実験の計画や論文構成を対話で具体化します。

• Codexで進める研究へのGeminiの意見
• 論理の穴や不足する実験の確認
• レビュー対話を通じた論文構成の作成

論文・アイデア・実験・主張をプロジェクトごとの知識ベースに蓄積します。互いの関係や失敗の理由も残し、検索用の要約や未解決課題の整理に使えます。

• 論文と研究アイデアの継続管理
• 失敗した案と理由を残したいとき
• 実験と主張の関係を確認したいとき

モデル学習中のWandB指標を定期確認し、損失の発散や数値異常、評価の悪化を検知します。判断が難しい場合はCodexに確認し、停止理由と指標を記録します。

• 学習中の損失や評価を確認したいとき
• 数値異常や損失の発散を検知したいとき
• 横ばいやノイズのある指標の判断

論文の査読コメントを論点ごとに整理し、根拠と回答漏れを確認しながら、投稿先の文字数制限に沿った回答文と改訂チェックリストを作成するスキル。

• 複数査読者への回答方針を整理したいとき
• 文字数制限内で査読回答を書きたいとき
• 査読者別の返信を用意したいとき

作りたい機能の説明から、最小限の動く試作を組み立て、確認しながら段階的に機能を追加します。仕様の曖昧な点で選んだ前提を記録し、別モデルで記録漏れも点検します。

• 機能の説明から動く試作を作りたいとき
• 確認しながら段階的に機能を足したいとき
• 実装で選んだ前提を記録したいとき

研究のコードや実験結果、論文草稿を別のCodexエージェントがレビューし、指摘の修正と再評価を最大4回繰り返します。評価の推移と未解決の課題も記録します。

• 論文投稿前に研究を改善したいとき
• 実験結果の修正と再評価を繰り返したいとき
• レビューの未解決課題を追跡したいとき

LaTeXで書かれた数学の証明を別モデルのレビューで点検し、仮定や導出の抜けを修正します。反例の検討と再レビューを行い、指摘と修正を監査記録にまとめます。

• 理論論文の証明を点検したいとき
• 補題の仮定の抜けを探したいとき
• 数学的な導出の穴を補いたいとき

数学の証明作業を実行ごとのフォルダで管理し、前回の成果や未解決点を引き継ぎます。ローカルでの証明・点検から、難所をGPT Proへ渡す資料の準備まで支援します。

• 前回の証明作業を引き継ぎたいとき
• GPT Proへの相談資料の準備
• 返された証明を資料と照合したいとき

特許の請求項と明細書を審査官の観点で点検し、明確さや新規性、記載の不足などを整理します。修正後の再レビューまで2回行い、変更理由と残る課題を報告書にまとめます。

• 出願前に請求項と明細書を点検したいとき
• 曖昧な用語や説明不足を探したいとき
• 既知の先行技術と新規性を確認したいとき

完成済みの論文を別の投稿先へ移すため、過去の査読指摘を文章修正に反映し、書式やページ数、匿名性を点検します。実験や参考文献は変えず、旧稿を保護します。

• 不採択論文を別の投稿先へ移したいとき
• 査読指摘を文章修正で反映したいとき
• 短いページ上限に合わせたいとき

LaTeX原稿とPDFをClaudeでレビューし、論理の矛盾や過剰な主張、図表・レイアウトの問題を修正して再コンパイルする工程を2回繰り返します。

• 生成した論文の投稿前の推敲
• 論理の矛盾や過剰な主張の修正
• 図表とページレイアウトの改善

スクリプトや実行中の処理を計測し、CPU・GPU・メモリ・通信のどこが遅さの原因かを分析して、改善案と計測用コードの変更一覧をまとめるスキル。

• Pythonの遅い関数を特定したいとき
• CPU・GPUのメモリ使用量の調査
• 複数GPU間の通信負荷の計測

研究アイデアや論文、実験結果をClaudeで批判的に検討し、論理の穴や不足する実験を洗い出します。対話を重ねて主張と根拠を整理し、改善計画を記録します。

• 研究アイデアの論理を点検したいとき
• レビュー後の追加実験を計画したいとき
• 論文の主張と根拠を照合したいとき

研究報告や実験結果をもとに、論文の構成、図表、LaTeX原稿、PDF作成を一連の工程で進めます。主張と証拠の対応を整理し、レビューと修正を重ねます。

• 研究報告を論文草稿にまとめたいとき
• 実験データから論文用図表を作りたいとき
• 投稿先の形式に合わせた原稿作成

曖昧な研究の方向性から提案を絞り込み、主張を検証する実験の順序・予算・判断基準まで整理します。提案書とレビュー履歴、実験計画を一式にまとめるスキルです。

• 研究アイデアを提案にまとめたいとき
• 論文の主張に沿って実験を組みたいとき
• 実験の順序と予算を整理したいとき

機械学習の手法から構成要素を外したり置き換えたりする比較実験を設計し、各要素の貢献を確かめます。査読者の疑問を踏まえ、優先順位や計算予算、実行順まで整理します。

• 手法の各構成要素の貢献を調べたいとき
• 論文投稿前の追加実験を計画したいとき
• GPU予算内で実験に優先順位を付けたいとき

業務の流れやシステム構成などの説明からMermaidの図を作り、編集用ソースと画像を保存します。構文に加え、矢印の向きやラベル、見やすさも確認します。

• 業務手順をフローチャートにしたいとき
• APIのやり取りを図解したいとき
• データベースの関係を整理したいとき

SSH接続先のGPUで、条件や乱数シードを変えた機械学習実験をまとめて実行します。実行順と状態を管理し、メモリ不足時の再試行や終了後に残るセッションの整理も行います。

• 複数の乱数シードで実験したいとき
• モデル設定の組み合わせを試したいとき
• 教師学習から蒸留へ順に実行したいとき

研究内容を外部の言語モデルに評価させ、指摘への修正と再評価を最大4回繰り返します。採点、改善内容、実験結果を記録し、投稿に向けた弱点の整理を支援します。

• 研究投稿前に弱点を洗い出したいとき
• 外部モデルの指摘で研究を修正したいとき
• 評価点と修正・実験の経緯を記録