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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

実験の完了やレビュー結果、入力待ちの状況をFeishu/Larkへ通知します。手動送信にも対応し、設定に応じて承認・却下などの返信を呼び出し元へ返します。

• 実験の完了通知を受け取りたいとき
• Feishu/Larkで採点結果を確認
• Feishu/Larkから承認・却下

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

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

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

LaTeX論文をPDFに変換し、コンパイルエラーや参照・引用の不備を修正します。図表の表示、ページ数、匿名化、フォント埋め込みなど、投稿前の状態も確認します。

• LaTeXソースからPDFを生成
• コンパイルや参照・引用エラーを修正
• 図表の配置や表示を確認

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

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

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

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

コンパイル済みの論文を外部モデルでレビューし、指摘に沿った修正とPDFの再生成を2回行います。主張と根拠のずれ、記号の不統一、図表やレイアウトを点検します。

• 生成した論文を投稿前に修正したいとき
• 主張と根拠のずれを直したいとき
• 記号・図表・レイアウトの改善

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

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

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

論文のモデル構成や手法を説明する図をGeminiで生成します。配置や配色を整え、Claudeが矢印の向きやラベルを確認しながら改善を重ねます。

• 論文用のモデル構成図の作成
• 手法説明を処理フローにしたいとき
• 図の矢印やラベルを点検したいとき

論文ポスター作成の旧コマンドから、後継の `/paper-poster-html` へ引数をそのまま渡す移行用スキルです。旧方式は廃止されています。

• 使い慣れた旧コマンドの利用
• 論文フォルダやPDFの後継への引き継ぎ
• 旧ポスター作成方式の廃止状況の確認

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

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

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

ローカルの論文フォルダとOverleafを双方向に同期し、共同執筆と手元の監査・編集をつなぎます。差分や競合を確認し、取り込む変更と共有先へ送る修正を整理します。

• ローカル論文をOverleafに接続
• 共同執筆者の変更を確認したいとき
• 手元の論文修正を共有したいとき

機械学習の実験結果を比較表にまとめ、基準手法からの改善率や複数実行のばらつきを分析するスキル。数値に基づく発見と解釈を整理し、次に試す実験を提案します。

• 実験条件ごとのモデル性能の比較
• 乱数の初期値によるばらつきの確認
• 設定値の変化に伴う傾向の分析

論文の数値や比較、評価範囲の主張を生の実験結果と照合します。事前の経緯を持たない別モデルが確認し、丸め誤差や集計条件の違い、根拠の不足を報告します。

• 投稿前に論文の数値を照合したいとき
• 改善率の計算を確認したいとき
• 比較の実行回数や条件を確認したいとき

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

論文に対する最も強い却下理由を作り、別のレビュー担当が本文の根拠で論点ごとに判定します。通常の査読後に残る重大な弱点と、優先して直す点を整理します。

• 投稿前に理論論文の弱点を点検
• 査読者の強い批判への反論準備
• タイトルと結果の範囲を照合