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claesbackman

claesbackman/AI-research-feedback

学術論文、事前分析計画、研究助成申請書、分析コードをレビューし、論文から概要資料やスライドを作成するClaude Codeスキル集です。

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529
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最終コミット
10 日前

これは何？

AI-research-feedbackは、研究者向けのClaude Codeスキル集です。各スキルはSKILL.mdファイルを含むフォルダで、~/.claude/skillsにインストールし、/review-paperなどのスラッシュコマンドで実行します。レビュー系スキルは複数の専門エージェントを並列で起動し、プロジェクト内のreviews/フォルダに優先度付きのレポートを出力します。査読者形式の詳細な論文レビュー、貢献と識別戦略の簡易チェック、機械的な整合性チェック、事前分析計画のレビュー、研究助成申請書のレビューに対応しています。

リポジトリにはコードに特化したスキルも含まれています。review-paper-codeは分析スクリプトがLaTeX論文の主張を再現するかを確認し、audit-analysisは変更されたStata、R、Pythonコードを隔離されたサブエージェントで敵対的に監査します。explain-diffはコード変更を説明するオフラインのHTML資料とクイズを作成します。情報発信向けには、paper-versionがLaTeX論文を政策概要や要約に変換し、3種類のスライド作成スキルがQuarto reveal.js、LaTeX Beamer、PowerPointで探索的なプレゼンテーションを構築します。ほかのスキルで使えるようPDFを変換するpdf-to-markdownユーティリティもあります。

各スキルは、経済学・金融分野の学術誌や研究資金提供機関を名指しで対象としており、LaTeX論文とStata、R、Pythonのコードを使うプロジェクト向けに作られています。インストールにはClaude Codeが必要です。一部のスキルではQuarto、TeX Live、Node.jsなどの追加ツールも必要になります。

主な機能

  • 01論文全体、簡易チェック、事前分析計画、研究助成申請書に対応するマルチエージェント・レビュー
  • 02LaTeX論文とStata、R、Pythonのスクリプトを対象とした、論文の主張とコードの再現性レビュー
  • 03変更された分析コードの敵対的監査。ファイル、行、引用箇所を示して指摘を提示
  • 04LaTeX論文から政策概要、1ページ要約、5ページ要約を作成
  • 05Quarto reveal.js、LaTeX Beamer、PowerPoint向けのスライド作成
  • 06AER、QJE、NSF、ERCなどの学術誌・研究資金提供機関を対象に、レビュー基準を調整

ユースケース

  • 学術誌への投稿前に、草稿を査読者形式で批評してもらう
  • 分析コードが論文に記載された表や係数を実際に生成するか確認する
  • 提出前に事前分析計画や研究助成申請書をレビューする
  • 完成した論文を、専門外の人向けの政策概要やプレゼンテーションにまとめる

クイックスタート

  1. 1

    skills フォルダーを作成し、1 行のターミナルコマンドでインストールして、すべてのスキルをそのフォルダーにコピーします

    git clone --depth 1 https://github.com/claesbackman/AI-research-feedback.git /tmp/airf && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -R /tmp/airf/Skills/. ~/.claude/skills/ && rm -rf /tmp/airf
  2. 2

    Claude Code を再起動し、LaTeX 論文があるプロジェクト内で /review-paper などのレビュー用スキルを実行します

使う前に知っておきたいこと

  • レビュー用スキルを使うには、汎用サブエージェントにアクセスできる Claude Code が必要です。
  • 論文レビューには LaTeX 論文が必要です。また、コードレビュー用スキルには Stata、R、または Python の分析コードが必要です。
  • インストールは git からファイルをコピーして行い、パッケージマネージャーによるインストールには対応していません。

収録されている特集

Claude Code のツール・スキル・プラグイン

トピック

#claude-code#academic-research#paper-review#llm-agents#economics#reproducibility#presentations#latex

よくある質問

AI-research-feedback とは？
学術論文、事前分析計画、研究助成申請書、分析コードをレビューし、論文から概要資料やスライドを作成するClaude Codeスキル集です。 AI-research-feedbackは、研究者向けのClaude Codeスキル集です。各スキルはSKILL.mdファイルを含むフォルダで、~/.claude/skillsにインストールし、/review-paperなどのスラッシュコマンドで実行します。レビュー系スキルは複数の専門エージェントを並列で起動し、プロジェクト内のreviews/フォルダに優先度付きのレポートを出力します。査読者形式の詳細な論文レビュー、貢献と識別戦略の簡易チェック、機械的な整合性チェック、事前分析計画のレビュー、研究助成申請書のレビューに対応しています。
AI-research-feedback は無料で使えますか？ライセンスは？
AI-research-feedback は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
AI-research-feedback は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。AI-research-feedback の最終コミットは 2026年10月28日 です。
AI-research-feedback は何に使えますか？
学術誌への投稿前に、草稿を査読者形式で批評してもらう 分析コードが論文に記載された表や係数を実際に生成するか確認する 提出前に事前分析計画や研究助成申請書をレビューする 完成した論文を、専門外の人向けの政策概要やプレゼンテーションにまとめる
AI-research-feedback のインストール方法は？
skills フォルダーを作成し、1 行のターミナルコマンドでインストールして、すべてのスキルをそのフォルダーにコピーします: git clone --depth 1 https://github.com/claesbackman/AI-research-feedback.git /tmp/airf && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -R /tmp/airf/Skills/. ~/.claude/skills/ && rm -rf /tmp/airf Claude Code を再起動し、LaTeX 論文があるプロジェクト内で /review-paper などのレビュー用スキルを実行します
AI-research-feedback はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/claesbackman/AI-research-feedback

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

関連プロジェクト

aiming-lab / AutoResearchClaw

1つの研究アイデアから、文献検索、サンドボックスでの実験、引用チェック、LaTeX出力までを行い、学術論文を作成するオープンソースのパイプライン。

AI・機械学習#autonomous-research#llm-agents#paper-generation
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