研究案自動精緻化（Auto-Research-Refine）

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研究案自動精緻化（Auto-Research-Refine）

研究案自動精緻化（Auto-Research-Refine）

Auto-Research-Refine は、研究の方向性は定まっているが手法設計や実験計画が曖昧な段階を、実行可能で評価可能な研究計画へと自動で磨き上げる支援ツール群です。ローカルの論文やノートを走査して背景知識を組み立て、曖昧なアイデアを研究課題、手法設計、実験プロトコル、リスク項目へと分解。さらに Claude と GPT-5.4 を用いた外部ピアレビューの反復ループで技術路線をブラッシュアップします。研究初期の方針固めに有用なワークフローを提供します。

https://github.com/zjYao36/Auto-Research-Refine

概要

Auto-Research-Refine は、研究アイデアはあるが方法論や実験計画が曖昧なフェーズを対象に、アイデアの整理から実行計画の生成、外部ピアレビューによる反復改良までを支援するリポジトリです。ローカルに蓄積した論文やノートを走査して「grounding」を作り、曖昧な要求を具体的な研究問題、手法設計、評価指標、実験スケジュール、リスク項目へと分解します。Claude と GPT-5.4 を組み合わせたピアレビュー循環により、技術路線を段階的に明確化していく点が特徴です。研究開発の初期段階で検討を深めたい研究者・エンジニア向けのワークフローを提供します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 12
  • フォーク数: 2
  • ウォッチャー数: 12
  • コミット数: 6
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • ローカルの論文・ノートをスキャンして研究の grounding を自動生成
  • 曖昧なアイデアを「研究問題／手法／実験／リスク」に分解して可視化
  • Claude と GPT-5.4 を用いた外部ピアレビュー循環で反復的に精練
  • refine-logs 等で改善ログを保存し、進化を可視化（score_evolution.png に類似）

技術的なポイント

本プロジェクトは「人間の研究設計プロセス」を模倣するワークフローを自動化する点が核心です。まずローカルに保存された論文群やノート（literature, papers ディレクトリ）を走査し、関連文献や既存手法、評価指標を抽出して grounding を作ります。この grounding があることで、後続のタスク分解や手法設計が文脈に紐づいた形で行えます。

次に、ユーザーの曖昧なアイデアを形式化するための分解ルール（研究問題、提案手法、実験計画、評価基準、リスク検討）を適用します。ここではプロンプト設計やスキル定義（research-refine-skill 配下の SKILL.md など）によって、LLM に期待するアウトプットの骨子を制御します。出力は人間がレビュー可能な形式で、後続の実装・実験フェーズへ繋げやすくしています。

特徴的なのは「外部ピアレビュー循環」です。README にある通り Claude と GPT-5.4 を使った二つ以上の視点からのレビューを繰り返し行い、各ラウンドで技術路線、実験設計、評価指標を修正していきます。これにより単一の LLM の偏りを緩和し、設計の堅牢性を高めることが可能です。反復の過程は refine-logs に保存され、score_evolution.png のように改善の軌跡を可視化できます。

実装面では、ファイル走査・テキスト抽出、プロンプトテンプレートの管理、レビューループの Orchestration、ログ保存といったパイプライン要素が主です。ローカルファイルを直接参照するため、プライバシー面での利点があり、クラウドに全資料を上げる必要がない点も実務上の利点です。一方、外部LLM利用（Claude/GPT-5.4）は API 連携の設定やコスト、レスポンス管理が必要であり、モデル間の矛盾や hallucination に対するヒューマンインザループの監督が重要になります。

総じて、Auto-Research-Refine は「文献に根ざした設計」「形式化された分解ルール」「外部レビューの反復」によって、研究初期の不確かさを減らす工程設計を目指しています。実用化するにはプロンプトのチューニング、レビューポリシーの整備、結果の追跡・検証体制の構築が鍵となります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • README.md: file
  • literature: dir
  • papers: dir
  • refine-logs: dir

…他 2 ファイル

プロジェクトには SKILL.md を含む research-refine-skill ディレクトリ構成があり、スキル（プロンプト／ワークフロー定義）とログ可視化用の資産（score_evolution.png 等）が含まれている点が確認できます。

まとめ

研究初期の技術路線整理を自動化する有用なプロトタイプ。導入はプロンプト設計とレビュー監督が鍵。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Auto-Research-Refine

把“研究问题已经比较明确，但方法路线还比较模糊”的阶段，推进成一份可执行、可评审、可落地的研究方案。

research-refine 会做三件事：

  • 扫描本地论文和笔记，先建立 grounding
  • 把模糊想法拆成清晰的研究问题、方法设计、实验方案和风险项
  • 用 Claude + GPT-5.4 的外部 peer review 循环反复打磨，直到技术路线更清晰

Auto-Research-Refine

适用场景

  • 你已经有一个方向，但还没有清楚的方法设计
  • 你知道要解决什么问题，但 baselines、datasets、metrics、ablations 还不完整
  • 你想在项目初期先把技术路线和验证路径想透，再进入实现阶段

项目结构

research-refine-skill/
├── README.md
├── .gitignore
├── research-refine/
│   ├── SKILL.md
│   └── age...