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 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

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。