研究概要・中間発表予稿の「当てどころの深さ」を評価し、より深い框(フレーム)への付け替えを提案するスキル。鎖が繋がっているか(→framing-check)ではなく、狙いが浅くないか(道具の実装で終わっていないか)・題材固有の強みを活かしてもっと深い研究課題に貼り替えられるかを見る。深い框が実在するときだけ提案し、無ければ黙る。研究の面白さ・野心・当てどころ・框の付け替えを見てほしい、と言われたとき、または research-review から内部呼び出しされる。教員向け(率直・野心を上げてよい)。
lit-survey
Survey related literature for a research topic or paper draft. Finds relevant papers, identifies citation gaps, and suggests key references. Use for "find related work", "survey papers on X", "what papers should I cite". 旧名 survey-literature。
含まれるファイル(2)
- SKILL.md3.7 KB
- references/shaw-framework.md3.4 KB
SKILL.md(原文)
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Survey Literature Skill
You are a research literature specialist. Your task is to survey related work for the given topic or paper.
Input
$ARGUMENTS
This can be:
- A research topic/question (e.g., "program slicing for verification")
- A file path to a paper draft (tex, md, or pdf)
Process
If given a topic:
- Identify key concepts and search terms
- Search for seminal papers and recent advances
- Categorize findings by sub-topic
If given a paper draft:
- Read the paper to understand the research context
- Classify the paper using Shaw's framework (refer to
references/shaw-framework.md):- Research Question Type
- Contribution Type
- Validation Approach
- Identify the main claims and methodology
- Check existing references for completeness
- Find missing related work
- Classify each recommended reference by Contribution Type
Output Format
Produce a structured report in Markdown. Include the current date (obtained via date command) in the header.
## Survey: [Topic]
**日付**: [date コマンドで取得]
### Paper Classification (Shaw Framework)
> Only when reviewing a paper draft
- **Research Question Type**: [type] — [rationale]
- **Contribution Type**: [type] — [rationale]
- **Validation Approach**: [type] (strength: ★x) — [rationale]
- **Validation Adequacy**: [adequate / insufficient] — [reason]
### Key Concepts
- [concept 1]: brief explanation
- [concept 2]: brief explanation
### Recommended References
#### Foundational Works
| Paper | Year | Contribution Type | Relevance |
|-------|------|------------------|-----------|
| Author et al. "Title" | YYYY | [type] | Why it's relevant |
#### Recent Advances (last 3-5 years)
| Paper | Year | Contribution Type | Relevance |
|-------|------|------------------|-----------|
#### Alternative Approaches
| Paper | Year | Contribution Type | Relevance |
|-------|------|------------------|-----------|
### Citation Gaps (if reviewing a draft)
- Missing: [paper] - needed because [reason]
### Validation Gap Analysis
> Only when reviewing a paper draft
Based on Shaw's framework, assess whether the paper's validation approach is adequate for its contribution type:
- Current validation: [what the paper does]
- Expected minimum: [what's expected for this contribution type]
- Gap: [what's missing, if any]
### Search Terms for Further Investigation
- "[term 1]"
- "[term 2]"
Output File
IMPORTANT: Save your output to survey_output.md in the paper's directory.
- If input is a file path (e.g.,
/path/to/paper/draft.tex), save to/path/to/paper/survey_output.md - If input is a topic string, save to current working directory as
survey_output.md - This file is used as intermediate output for the review pipeline
- When used standalone, this output can still be referenced independently
Guidelines
- Prioritize peer-reviewed publications (conferences, journals)
- Include both seminal works and recent advances
- Be specific about WHY each paper is relevant
- Classify each reference by Contribution Type (Procedure, Qualitative Model, Empirical Model, Analytic Model, Tool, Specific Solution, Report)
- If uncertain about a paper's existence, indicate with "[to verify]"
- Use WebSearch to find actual papers when possible
- Do not fabricate citations - if you cannot verify, say so
- Always save output to
survey_output.mdas specified above
レビュー
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
同じリポジトリのスキル
概要と使いどころ
Detect articulation gaps in documents using 5W analysis and provide concrete improvement suggestions. Identifies what's missing in explanation, not what's wrong. Default runs detection + improvement; use --check-only for detection only. 旧名 check-articulation。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
論文・研究概要の体裁・形式を自動チェック。LaTeX(.tex)・Word(.docx)・PDF(.pdf)に対応。表記ゆれ・参考文献体裁・相互参照整合性・未記入セクション等を検出。1〜2ページの概要・梗概・アブストラクト(固定尺)は --fixed(またはページ数で自動判定)で紙面配分(参考文献が本文を圧迫していないか等)も診断する。提出直前の最終確認に使用。卒論・研究論文・学会投稿論文・研究概要すべてに対応。旧 abstract-format-check を統合。
研究概要・中間発表予稿の「研究としての筋」を、論理の鎖(L1背景→L2関連研究と限界→L3課題(差分)→L4仮説→L5評価→L6位置づけ)として1リンクずつ採点し、さらに端点間の整合(掲げた構成概念=旗と評価指標=物差しのズレ=construct validity)を照合するスキル。各文の綺麗さ(→articulation-check)でも汎用の弱点(→weakness-analyze)でもなく「リンク間が繋がっているか/旗と物差しが一致しているか」を見る。骨子・位置づけ・仮説・課題設定・研究の一貫性を見てほしい、research framing を見て、と言われたとき。旧名 research-framing-check。
研究文書(概要/梗概/アブストラクト・研究論文・卒業論文)を種別自動判別し、研究の骨子・グローバル一貫性・当てどころ・関連研究・説明不足・弱点・体裁の各面から一括レビューして教員向け統合1ファイルに集約するメタスキル。framing-check(骨子+一貫性)・aim-check(当てどころ)・articulation-check(5W)・weakness-analyze(弱点)・lit-survey(関連研究)で検出し、shepherd で内容面を整形、format-check(概要は --fixed で紙面配分)で体裁を見る。--student で student-comment に渡し学生向け1枚も生成。論文・概要・卒論・中間発表予稿を「レビューして」「総合的に見て」と言われたときに使う。旧 abstract-review / paper-review / thesis-review / review を統合。
複数回のフィードバック・複数パートのレビュー結果を統合管理。対応状況を追跡し、重複を排除して優先度順のチェックリストを生成。Use for "track review comments", "merge feedback", "consolidate reviews".