Yang Ruofeng

実行中の実験について、ログや結果ファイルから進捗と数値を集め、基準となる実験との差を表にまとめます。異常値の確認や次の対応、対応環境での費用の報告にも使えます。

• リモート実験の完了を確認したいとき
• 実験の数値を基準と比較したいとき
• NaNや学習の発散を調べたいとき

完成した論文から学会発表の構成、Beamer・PPTX、発表原稿を作成します。見た目の調整や書き出し確認に加え、指定に応じて主張・引用・匿名性も点検します。

• 完成論文から学会発表一式を準備
• Beamerと編集可能なPPTXの作成
• 発表者ノート・発表原稿・想定問答の準備

システム構成や処理の流れをJSONで定義し、配置・接続・グループを指定した編集可能なSVG図を生成します。同じ条件での再生成や論文用PDFへの変換にも対応します。

• 論文用のシステム構成図作成
• 業務や処理の流れの図解
• JSONによる図の配置調整

ARISの利用ログから失敗や手動修正の傾向を調べ、スキルの指示文や初期設定の改善案を作るスキル。根拠付きの差分を提示し、実際の変更は別工程に渡します。

• 繰り返すワークフローの失敗調査
• 頻繁に上書きする初期設定の見直し
• 作業の停滞箇所を特定したいとき

完成した論文から、学会発表の時間や形式に合わせたスライドを作成します。PDFと編集可能なPPTXに加え、発表者ノートや通しの読み上げ原稿も用意します。

• 学会の口頭発表を準備したいとき
• 論文を短時間の発表にまとめたいとき
• 時間配分と想定問答で発表練習

公開学術論文を検索し、短い要約から章ごとの本文へ段階的に読み進めるスキル。DeepXivで注目論文も探せるため、必要な箇所に絞って文献を調べられます。

• 研究テーマに関する論文を探したいとき
• Introductionだけ読みたいとき
• 過去2週間の注目論文の確認

論文中の引用について、文献の実在、著者・年・掲載先の正確さ、本文の主張を支える内容かを照合します。誤った引用や書誌情報を洗い出し、修正候補を報告します。

• 論文投稿前に参考文献を点検したいとき
• 著者名・発表年・掲載先を確認したいとき
• 引用が本文の主張を支えるか調べたいとき

研究手法の説明やメモから、論文向けの構成図や概念図を生成します。配置、ラベル、矢印を点検し、画像の修正とレビューを重ねて最終版をまとめます。

• 論文用のモデル構成図の作成
• 手法メモを処理フローにしたいとき
• 概念図や比較図の作成

研究内容のレビュー、指摘への修正、再レビューを既定で最大4回繰り返し、評価と判定に基づいて終了するスキルです。各回の記録と再開用の状態も保存します。

• 研究内容を反復して改善したいとき
• レビュー指摘と修正履歴の記録
• 中断したレビュー作業の再開

発明のアイデアを技術課題・解決策・効果に整理し、核となる特徴、請求項の階層、必要な図面までまとめて、特許出願の検討に使う発明開示書を作るスキル。

• 発明の着想を開示書にまとめたいとき
• 核となる特徴と補助的な特徴の整理
• 請求項の依存関係と図面の計画

論文の数値や主張、引用などの整合性を点検し、根拠箇所付きの指摘と対応事項を記録します。修正の証拠や人による判断を追跡し、投稿工程での停止・警告の判定につなげます。

• 投稿前に論文の整合性を点検したいとき
• 査読に根拠付きの指摘を添えたいとき
• 指摘の修正と人の判断を記録したいとき

機械学習・LLMの特定テーマについて、数式の導出、PyTorch実装、比較表、難易度別の面接問題25問を含む中国語教材を作成し、レビュー後にHTML化します。

• 特定分野の技術面接に備えたいとき
• 数式とPyTorch実装の復習
• 難易度別の面接問題の整理

研究アイデアを主要な主張に分け、直近の論文と照合して新規性を調べます。近い先行研究との違い、重複のリスク、研究を進める際の判断材料を整理します。

• 実装前にアイデアの新規性を確かめたいとき
• 提案手法と先行研究の比較
• 実験条件の新しさを確認したいとき

論文の内容と実際の図を使い、学会ポスターをHTML/CSSで作成します。会場指定の寸法や配置、主張の根拠を確認し、印刷用PDFに仕上げます。

• 論文から学会ポスターを作りたいとき
• 研究ポスターを作り直したいとき
• ポスターの主張を原論文と照合したいとき

シミュレーションや回路設計ツールを繰り返し実行し、性能・面積・消費電力などの目標に合わせてパラメータを探索します。試行履歴と最良の設定を報告します。

• キャッシュやプロセッサ設定の調整
• タイミング制約を満たす回路面積の削減
• 実行時間やコードサイズ別のコンパイル比較

特許明細書に載せる実施形態を、発明の構成や動作手順、具体的な条件から文章化します。図面の参照符号をそろえ、各請求項を支える説明の不足も確認します。

• 特許明細書の実施形態を書きたいとき
• 論文の技術構成を動作説明に直したいとき
• 部品の参照符号を図面とそろえたいとき

特許用の技術図から構成要素や接続を読み取り、参照符号と図面説明を整理します。請求項との対応表も作り、不足する図や符号を洗い出します。

• 特許図面の説明文を作りたいとき
• 複数図の参照符号を整理したいとき
• 請求項に対応する図の不足確認

実験データから論文向けのグラフや比較表を作り、書体や配色を統一します。再生成用のスクリプトとLaTeXへの挿入コードも保存し、図の見切れや比較条件を確認します。

• 実験結果から学習曲線を描きたいとき
• 手法比較や構成要素の検証表を作るとき
• 複数データセットの結果を図にまとめるとき

スキル群の改善パッチを、利用者の明示指定と別系統モデルの審査を経て適用します。変更前のバックアップ、審査記録、変更履歴も残します。

• 改善レポートから選んだ差分の適用
• スキル更新前に別モデルで審査したいとき
• 変更のバックアップと審査記録の保存

無線・衛星・通信ネットワークの論文を、手元の文献やノートから学術データベースへ順に調べ、手法・成果・限界の比較表と研究動向、未解決課題にまとめます。

• 無線・衛星通信の研究動向調査
• 保存済み文献を使った関連研究探し
• 論文の前提・手法・限界の比較

大まかな研究テーマから文献調査、案の生成、新規性確認、小規模実験、批評までをつなぎます。有望な案を順位付けし、研究提案と実験計画にまとめます。

• 広い研究テーマから具体案を探したいとき
• 参考論文を起点に改善案を探す
• 小規模実験で有望な案を比較

発明の説明と先行技術の調査をもとに、特許の保護範囲を定める請求項を起草します。中国・米国・欧州の形式に合わせ、明細書との対応や修正履歴も整理します。

• 発明説明から請求項を起草したいとき
• 中国・米国・欧州向けの草案作成
• 範囲を絞った代替請求項の準備

Transparent, itemized impressions of AI-generated WRITING STYLE — the repo's ONLY non-integrity track. Two passes: a deterministic defensive-hedge density screen (tools/check_ai_style.py, AIS-DEFENSIVE-HEDGE) plus a fresh cross-model GROSS-cases-only semantic pass over the 13 AIS-* style tells (broken narrative arc, LLM phrase tics, jargon-stuffing, invented codenames, clause/formula walls, gratuitous pseudocode, bullet overuse, bold-module spam, restatement loops, focus drift, single-style figures, appendix dumping). Every finding is named, LOCATED, span-anchored to the evidence ledger (claims.json), carries not_integrity_finding:true + false_positive_risk:high + an fp_case, and gets ZERO verdict weight: the adjudicator forces it to info, excludes it from overall_verdict, and renders it in a SEPARATE report section. NOT an AI-text classifier — no scores, no "this is AI-written", no authorship probability; a paper can be CLEAN_GIVEN_EVIDENCE and still list many. Emits ai-style-impressions.findings.json; computes NO verdict; if a tell is actually substantive it routes to the integrity auditor. Triggers: "AI style", "vibe check", "writing fingerprint", "AI 文风", "vibe paper".

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Family-G proof & derivation integrity forensics: does a THIRD PARTY's written proof/derivation actually establish its theorem, or does it skip an obligation, assume its own conclusion, take an invalid step, drift a symbol's meaning, or smuggle an unstated assumption? Decides from the WRITTEN proof/derivation — verdict-bearing at L1 (the LaTeX source; PDF-extracted math is unreliable, so an L0 PDF-only run surfaces info only) — never asserts 'fabricated', only that the step shown does not hold. A fresh cross-model reviewer reads the theorem/proof + an extraction-only obligation scaffold and proposes per-obligation findings, each span-anchored to the evidence ledger (claims.json); reviewer≠adjudicator. Emits proof-derivation-forensics.findings.json; NEVER computes the verdict. dimension=proof, can be critical. Triggers: "proof forensics", "check this proof", "derivation integrity", "audit the math", "证明审计", "推导有没有漏洞".

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