実験結果の査読・レビュースキル。再現性・統計的妥当性・方法論の 健全性を体系的に評価し、構造化されたレビューレポートを生成する。 「レビューして」「査読して」「実験結果を評価して」で発火。
実験結果の査読・レビュースキル。再現性・統計的妥当性・方法論の 健全性を体系的に評価し、構造化されたレビューレポートを生成する。 「レビューして」「査読して」「実験結果を評価して」で発火。
npx skills add https://github.com/nahisaho/satori --skill scientific-peer-reviewこのコマンドをClaude Codeにコピー＆ペーストしてスキルをインストール
実験の監査レポート・データ来歴（プロベナンス）生成スキル。 データ変換履歴・使用ツールのバージョン・データ整合性チェックを 含むトレーサビリティレポートを自動生成する。 「監査レポート作成」「データ来歴を記録」「トレーサビリティ」で発火。
派生実験設計スキル。既存の実験をベースに条件を変更した派生実験を 設計する。実験計画法（DOE）に基づくパラメータ探索を支援。 「派生実験を設計して」「条件を変えて実験」「パラメータ探索」で発火。
実験テンプレート生成スキル。研究目的・仮説・手法・実験条件・評価基準・ スケジュールを構造化した実験計画書を自動作成する。 「実験テンプレート作成して」「実験計画を立てて」「実験プロトコルを作成」で発火。
実験結果を論文形式（LaTeX / IMRaD）にエクスポートするスキル。 Introduction・Materials & Methods・Results・Discussion の構造で 出版準備用の原稿を自動生成する。 「論文にして」「LaTeX出力」「出版準備」で発火。
科学技術・学術論文の執筆スキル。IMRaD 標準、Nature/Science 系、ACS 系、IEEE 系、 Elsevier 系のジャーナル形式に対応した論文構成・セクション設計・文章パターンを提供。 「論文を書いて」「Abstract を作成して」「Methods セクションを書いて」で発火。 assets/ に主要ジャーナル形式の Markdown テンプレートを同梱。
アクティブラーニング (能動学習) スキル。不確実性サンプリング・ Query-by-Committee・期待モデル変化・プール型/ストリーム型・ バッチアクティブラーニング・停止基準判定・ モデル改善パイプライン。
| name | scientific-peer-review |
| description | 実験結果の査読・レビュースキル。再現性・統計的妥当性・方法論の 健全性を体系的に評価し、構造化されたレビューレポートを生成する。 「レビューして」「査読して」「実験結果を評価して」で発火。 |
実験結果を体系的に評価し、再現性・統計的妥当性・方法論の 健全性についてフィードバックを提供するスキル。
peer_review.md を以下の構造で生成:
# 査読レポート
## 総合評価
[A: 優秀 / B: 良好 / C: 要修正 / D: 大幅修正]
## 1. 方法論の評価
## 2. 統計解析の妥当性
## 3. 再現性の評価
## 4. データの品質
## 5. 結論の妥当性
## 6. 改善提案
## 7. 推奨事項
| 項目 | 評価基準 |
|---|---|
| 方法論 | 実験デザインの適切性、対照群、ブラインド |
| 統計 | 手法の適切性、多重比較、効果量 |
| 再現性 | 手順の詳細度、データ公開 |
| 結論 | データに基づいた論理的結論か |
プロンプト例:
| TU Key | ツール名 | 連携内容 |
|---|---|---|
crossref | Crossref | 査読指摘の文献裏付け検索 |