research-skills(研究スキル)

AI/ML

概要

research-skillsは、研究における定型的な作業経験やプロセスを「エージェントスキル」としてまとめたリポジトリです。特にREADMEで触れられているように、医用画像AI分野の文献レビュー(サーベイ、システマティックレビュー、文献分析)を体系的に支援するための7段階ワークフローや、ドメイン固有のテンプレート群を提供します。テンプレートとガイドラインを組み合わせることで、調査→抽出→合成→執筆という流れを自動化し、再現性の高いレビューを短時間で作成できるよう設計されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 15
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 15
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 医用画像AI向けの文献レビューに特化した「7段階の構造化ワークフロー」を提供
  • ドメイン固有テンプレート(DOMAINS.md, TEMPLATES.md等)で調査設計と執筆をガイド
  • エージェントスキルとしての再利用性と拡張性を重視した設計
  • シンプルなファイル構成でテンプレートの追加・修正が容易

技術的なポイント

このリポジトリの技術的核は「ワークフロー+テンプレート」モデルにあります。7段階ワークフロー(例:トピック定義、文献探索、選別基準設定、データ抽出、品質評価、合成・解析、執筆・校正)を明示し、それぞれに対するテンプレートと指示(プロンプト指向の設計)を用意することで、エージェント(Claude Code等)が段階的に作業を遂行しやすくしています。DOMAINS.mdは対象ドメイン固有の注意点や検索キーワード、バイアスの留意点を記載し、TEMPLATES.mdは検索クエリ、抽出表のカラム設計、要約フォーマット、引用フォーマットなど具体的出力フォーマットを定義します。SKILL.mdやREADMEはスキルの使用法や期待値(アウトプットの体裁や品質基準)を示し、再現性と評価可能性を担保します。実装面ではコードというよりはメタデータとテンプレートの管理に重点があり、エージェント統合時にはプロンプトの一貫性、指示の粒度、逐次的な検証ステップ(ヒューマン・イン・ザ・ループ)を組み込むことが重要です。拡張案としては、PubMed/ArXiv等からの自動収集コネクタ、BibTeXやRISとの連携、検索結果の自動フィルタリングのためのスコアリングルール、及び抽出精度評価用のテストセットを追加することで自動化の信頼性を高められます。一方で、引用の正確性や論文の解釈は人間のチェックが必要であり、モデル生成の hallucination を防ぐための出典明示・検証フェーズを必須にする設計思想が求められます。(約700字程度)

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
  • DOMAINS.md: file
  • README.md: file
  • SKILL.md: file
  • TEMPLATES.md: file

…他 1 ファイル

まとめ

医用画像AI分野の文献レビューを再現性高く支援するテンプレート指向のエージェントスキル集。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

Medical Imaging AI Literature Review Skill

A Claude Code skill for writing comprehensive literature reviews in medical imaging AI research.

Overview

This skill provides a systematic workflow for writing survey papers, systematic reviews, and literature analyses on topics like segmentation, detection, and classification in CT, MRI, X-ray imaging.

Features

  • Structured 7-phase workflow for literature review writing
  • Domain-specific templates covering multiple medical imaging…