概要
**Academic Research Skills (ARS)**は、Claude Codeのための専門学術研究ツールキットで、文献調査から論文出版までの完全な研究ワークフローをAIスキルパイプラインとしてパッケージ化しています。
「ツールのためのツール」— AIが研究者をより良く支援するために。
4つのスキルパッケージ
Deep Research — 13の専門エージェント、7つの作業モード
| モード | 目的 |
|---|---|
| 完全研究 | エンドツーエンド学術研究 |
| クイックブリーフ | 迅速な文献概要 |
| 文献レビュー | 体系的文献レビュー |
| 系統的レビュー | PRISMAプロトコル + メタ分析 |
Academic Paper — 12エージェント、10モード
APA 7.0 IEEE MLA Chicago Vancouver
Academic Paper Reviewer
EIC + 3名の査読者 + Devil’s Advocateによる0-100評価基準の多角的評価。
Academic Pipeline
10段階ワークフロー。各段階に必須の品質ゲートを設定。
主要な革新
- 反ハルシネーション検証 — 主張と原文の強制クロスチェック
- スタイルキャリブレーション — 対象ジャーナルへの自動適応
- ソクラテス式メンタリング — 質問を通じて思考を導く
技術スタック
Python LaTeX Pandoc YAML GitHub Actions
プロジェクトの意義
学術執筆の厳密性とAIのハルシネーション問題 — ARSの核心はプロセスと検証でハルシネーションと戦うことです。