cs-paper-writing

name	cs-paper-writing
description	Drafts, reviews, and rewrites computer-science research papers (CVPR/NeurIPS/ICML/ACL/SIGGRAPH style). Use when writing or critiquing CS papers, abstracts, introductions, related work, or paragraphs; when asked to structure a contribution around a "nugget" / Problem-Solution / Goal-Problem-Solution pattern; when filling a Nature summary-paragraph or Michael Black Mad Libs abstract; when removing LLM-tell (delve, showcase, allows to, ...) or zombie nouns. Triggers include "論文 執筆", "論文 査読", "論文 添削", "abstract template", "paper skeleton", "introduction review", "related work grouping".
user-invocable	true

CS Paper Writing: 情報科学論文の執筆方針

TL;DR

読者の頭を変えるために、Nugget（核 insight）を1文で言語化し、 Figure 1 と Abstract を最初に固め、 Goal → Problem → Solution を入れ子で繰り返し、 削れるものはすべて削る。

参照ファイル（progressive disclosure）

本 SKILL.md は全体方針のナビゲーション。詳細は必要時に下記を読む。 各ファイルは いつ参照するか をタグで示している:

• references.md — 出典を辿る時。一次出典（Black, Freeman, Keogh, Peyton Jones, 松尾ぐみ, Neubig）と古典の完全書誌
• abstract.md — Abstract を書く / 直す時（§8 Step 3）。Nature paragraph / Black Mad Libs の 2 テンプレと worked example
• phrase-bans.md — 最終稿の grep 書き直し時（§8 Step 7–8）。LLM-tell / zombie nouns / 禁則句の完全リストと grep コマンド
• sections.md — Related Work / Method / Experiments / Discussion / Conclusion を詰める時。節ごとの具体的な書き方
• production.md — Title / Acronym / Figures / Sup. mat. / Video を整える時。パッケージング要素一式
• black-practical.md — (a) 着手前の pre-write questionnaire、(b) 共著者作業の分担を決める時、(c) deadline 72 時間前の triage、(d) 最終 proofreading 段階（§8 Step 9–11）。Michael Black の実践則のうち他ファイルで扱わない節目の判断と endgame の規律

---

1. 立脚点（Why）

論文の目的は 読者の頭を変えること。 自分の思考整理でも、研究内容の網羅的記録でもない。 読者にとっての価値がなければ、内容が正しくても載らないし読まれない（McEnerney）。

執筆中に常に問うべきは「これは正しいか？」ではなく 「これは読者の問題を動かすか？」（McEnerney）、 "So what?"（Keogh）である。

Conferences do not accept results. They accept papers.（Black）

結果が良いだけでは通らない。論文として読者の頭を動かせて初めて通る。

---

2. 構造原理（GPS = Goal → Problem → Solution）

すべての階層を同じパターン Goal → Problem → Solution → Repeat（以下 GPS）で組む。 これは Hoey の S-P-R-E（Situation-Problem-Response-Evaluation）の CS 向け呼称（Black）。

階層	G	P	S / E
論文全体	Intro 前半	Intro 後半	Method + Results → Discussion
各節	節冒頭の目的	節が解く sub-problem	節の提案 + 支持
各段落	冒頭文（= message）	message を支える論証	具体例・数式・図で evaluation
Abstract	Context	However, ...	Here we ...

「上位の S が下位の G として再帰呼び出しされる」フラクタル構造。 読者はどの階層から入っても同じ形に出会うので迷わない。

GPS は物語構造（恋愛譚・英雄譚・冒険譚）と同型で、読者の認知パターンと共鳴する（Black）。 problem → solution → problem → solution のリズムで階層的に insight を渡していく。

---

3. 方針の 4 本柱

A. Nugget first（insight の言語化）

Nugget = 「世界の見方を変える 1 つの insight」 であり、 technical contribution とは別物（Black）。

• technical contribution: 「何を作ったか／何が速くなったか」
• Nugget: 「解けなかった問題を解ける問題に reformulate した視点」

典型パターン（Reese's Peanut Butter Cup）: 「X も Y も難しいが、X と Y を組み合わせると実は簡単になる」。

Nugget 1 文テンプレート:

Previous work treats X as {old framing}. We observe that X is actually {new framing}, which makes {unsolvable problem} {tractable}.

執筆前に自分に問う（Black's pre-write questionnaire）:

• この研究の goal は何で、なぜ読者が care するか？
• hypothesis は何か？ testable か？
• Nugget（見方の転換）は何か？ 1 文で書けるか？
• Elevator pitch（3 文以内）は？
• Teaser（1 枚絵）は何を見せる？
• 既存手法の「何が」間違っているか？
• 実験で何を定量化するか？
• デモ（存在証明）は何か？

Nugget が言語化できていない原稿は、どれだけ実装を磨いても読者に insight が届かない。

B. Outline first

本文より先に Figure 1 と各節の 1 文サマリー を確定させる（Whitesides, Peyton Jones）。 CS では Figure 1 = contribution の絵 / system overview と Abstract の確定が、執筆全体のアンカー。 placeholder としてホワイトボードの写真を本文に貼ってから書き始めるのも有効（Black）。

Black の追加推奨: 論文より先に talk を書く。 talk は text が最小で済むので、説明の自然な順序が強制される。talk の順 = 論文の順にする。

C. Recursive Problem-Solution

新情報を出す前に、必ず読者の中に 「これは未解決の問題だ」 という認知を作る。 However / Yet / Despite で問題を顕在化してから、 Here we / We propose で解を渡す。 このリズムを論文・節・段落のすべてで反復する。

D. Minimalism for clarity

削れる語・段落・節は削る。 装飾的な接続詞、名詞化（zombie nouns）、受動態、専門用語は読者の負荷を増やす。 読者の認知コストを下げることが clarity であり、clarity が value の前提 （McCarthy, Sword, Orwell, Pinker）。

LLM が書いた文はしばしば「文法は正しいが insight が薄い」（Black）。 delve / showcase / allows to などの LLM-tell を徹底除去する → phrase-bans.md。

---

4. 論文タイプを先に決める

CS 論文は必ずしも「技術的貢献」型ではない。投稿前に自分の論文がどれかを決め、 その型の評価基準で自分を測る。

タイプ	貢献	成功の尺度
Technical	新手法・性能・単純化	SOTA / ablation / 理論保証
Method	研究コミュニティ向けツール	採用数・再現性・使いやすさ
Data / Benchmark	新しいデータ・評価軸	規模・品質・影響範囲
Position / Survey	整理・問題提起	フレーミングの斬新さ

混ぜると contribution が曖昧になる。型を 1 つに絞り、型に合った baseline / 評価を選ぶ。

---

5. 全体骨格（CS 論文 = IMRaD + α）

Title          ← 12 語以内、検索キーワード + できれば acronym
Abstract       ← Nature paragraph / Mad Libs (150–250 words, GPS×2)  → abstract.md
Teaser Figure  ← 1 枚絵で nugget を伝える（Fig. 1 相当）              → production.md
1. Introduction      ← CARS (territory → niche → occupy) + GPS 反復
2. Related Work      ← 末尾可、テーマで grouping、teach the history   → sections.md
3. Problem Formulation / Preliminaries
4. Method            ← Fig 1 で全体像、節分けで GPS を反復             → sections.md
5. Experiments       ← Setup / Baselines / Results / Ablation          → sections.md
6. Discussion / Limitations
7. Conclusion        ← 1 段落で GPS を再演
References / Appendix (Reproducibility checklist)
Supplemental (video, 追加比較, 失敗例)                                 → production.md

各節の 内部も GPS を繰り返す（= フラクタル）。

---

6. Introduction の GPS 反復（CARS 実装）

段落 1: Territory      この分野はなぜ重要か。応用例で示す。
                       "We are interested in X" ではなく
                       "X is important because ... and is unsolved because ..."
段落 2: Background     既存解の系譜（段落 2 自体が小 GPS）
段落 3: Niche/Problem  既存解の限界。"However" / "Yet" / "Despite" で開く。
段落 4: Occupy         我々の提案。**Nugget を 1 文で明示**。
                       Contribution リスト（箇条書き）。
段落 5 (任意): Roadmap "Section 2 ... Section 3 ..." の案内。
                       短い論文なら省いて良い（Black）。

第 1 文は個人ではなく問題から始める。「我々は X に興味がある」ではなく 「X は重要で、かつ未解決である」。

---

7. 段落・文レベル（毎段落チェックリスト）

ルール	出典
1 段落 = 1 メッセージ。冒頭文がそのメッセージ。	McCarthy, Mensh-Kording
文の主語 = 段落の主役。文末（stress position）に新情報。	Gopen-Swan
Old → New の連鎖を保つ。前文の末 = 次文の頭。	Gopen-Swan
名詞化（-tion, -ity, -ment）は動詞に戻す。	Sword
専門用語は初出で必ず 1 文の砕いた言い換え。	Pinker
削れる語は削る、能動態優先。	Orwell, McCarthy
tense は統一（原則 present）。勝手に過去・現在を混ぜない。	Black

禁則句と置換例の完全リストは phrase-bans.md を参照。

---

8. 執筆工程（コピペして progress を追える checklist）

新規ドラフト着手時は下記を本文横に貼り、完了したら [x] で消していく:

Paper writing progress:
- [ ] Step 0: Pre-write questionnaire に答える
          → black-practical.md §1
- [ ] Step 1: Nugget を 1 文で書く（§3A のテンプレートに埋める）
- [ ] Step 2: Figure 1 の placeholder を作る（ホワイトボード写真で可）
- [ ] Step 3: Abstract を Mad Libs または Nature paragraph で埋める
          → abstract.md
- [ ] Step 4: 各節 1 文サマリーを作り共著者に skeleton 承認を得る
          → black-practical.md §4（co-authors とのやり取り）
- [ ] Step 5: Abstract → Conclusion → Intro → Method → Experiments の順で本文
- [ ] Step 6: 各段落を 25% 削る（McCarthy）
- [ ] Step 7: Zombie 除去: `-tion` / `-ity` / 受動態を grep
          → phrase-bans.md
- [ ] Step 8: LLM-tell 除去: delve / showcase / allows to ... を grep
          → phrase-bans.md
- [ ] Step 9: Proofreading discipline — every word を読む
          → black-practical.md §7
- [ ] Step 10: Outsider test — 専門外 CS 研究者に Intro だけ読ませ、
          3 分で「何の問題を解いたか」を言わせる
- [ ] Step 11: 8 ページ目いっぱいに詰める（7.5 で止めない）
          → black-practical.md §7 (page management)

Deadline が迫っていて results が理想通りでない場合は 先に black-practical.md §7 (Dance with who brung ya) で triage する。

原則:

• Don't wait, write（Peyton Jones, Black）: 研究最初の週に Abstract と Figure 1 のスケッチ。"shitty first draft" でよい。
• Dance with who brung ya（Black）: deadline 前は手元の nugget で最善の story を語る。野心を dropping して得られるものは多い。

---

9. 自己レビュー（迷ったら立ち戻る問い）

局面	問い
段落を残すか削るか	この段落がないと読者は何を理解できなくなるか？
用語を残すか言い換えるか	この用語の初出時、読者は意味を推測できるか？
文を能動か受動か	主語は段落の主役か？
結果を本文か Appendix か	これは contribution の主張に必須か？
関連研究をどこに置くか	これを読まないと我々の問題が理解できないか？
残りの時間で何をするか	今ある nugget で最善の story を語る準備は整ったか？

すべての問いは 「読者の頭の中で何が起きるか」 に収束する。

---

使い方（このスキルの起動例）

• 新規ドラフト着手: 「この研究で論文を書きたい。cs-paper-writing の方針で まず black-practical.md §1 の pre-write questionnaire を埋めて、 Nugget を 1 文化し、Figure 1 と Abstract (Mad Libs) のスケルトンを作って」
• 既存原稿レビュー: 「cs-paper-writing の GPS 観点で Introduction を査読して」
• 段落リライト: 「この段落を cs-paper-writing のチェックリストで直して」
• Abstract 整形: 「cs-paper-writing の abstract.md テンプレで Abstract を組み直して」
• LLM-tell 除去: 「phrase-bans.md の禁則句リストで本文を grep して書き直して」
• Related Work 整理: 「laundry list になっている Related Work を sections.md の方針で grouping し直して」
• Deadline 前 triage: 「残り 3 日で results が理想と違う。black-practical.md §7 で 今ある nugget から triage して、語れる最善の story を決めて」
• 最終 proofreading: 「black-practical.md §7 の proofreading checklist で 本文と bibliography を洗う」

---

アンチパターン

• Nugget なし: technical contribution は書けているが、insight が言語化されていない。
• 記録としての論文: 自分がやったことを時系列で全部書く。読者の問題と切り離されている。
• Related Work 先出し: Intro 冒頭で先行研究を並べ、自分の問題が遅れて出てくる。
• Related Work = laundry list: 系譜と批評になっておらず列挙だけ。
• 解決策の先出し: 問題を顕在化する前に解を提示し、読者が「なぜこれが要るのか」を理解できない。
• 段落 = 複数メッセージ: 1 段落に 2 つ以上の主張を詰め、冒頭文がメッセージになっていない。
• Zombie 過多: 名詞化と受動態が連続し、誰が何をしたか追えない。
• LLM-tell 氾濫: delve, showcase, allows to など LLM 語彙が残る。
• Method と data を同時に変える ablation: 何が効いたか分からない。
• equation と code の不一致: 実装を隠そうとして破綻する。
• 再現性情報の本文埋め込み: ハイパラ表や seed が本文を膨らませ、主張のリズムを崩す。
• ページが 7.5 で止まっている: 足りない印象を与える。8 ページに詰める。
• video が論文の静止図の貼り合わせ: 時間軸を使えていない。