Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claude教育・学習⭐ リポ 7品質スコア 64/100

systematic-literature-review

ユーザーが「システムレビュー/文献レビュー/関連研究の調査」を明確に要求した際に使用できます。AIが検索キーワードを自動判定し、複数のソースから検索→重複排除→AIが各論文を読み込んで関連性をスコアリング(1~10点の意味的関連性とサブトピック分類)→高スコア順に文献を選定→「レビュー」の字数予算を自動生成→経験豊富な領域専門家が自由に執筆(要旨/序論/サブトピック/考察/展望/結論)します。本文の字数と参考文献数の厳密な検証を保持し、PDFおよびWord形式での強制出力に対応しています。また、複数言語への翻訳とインテリジェント編集(英語/中国語/日本語/ドイツ語/フランス語/スペイン語)をサポートしています。

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当用户明确要求"做系统综述/文献综述/related work/相关工作/文献调研"时使用。AI 自定检索词,多源检索→去重→AI 逐篇阅读并评分(1–10分语义相关性与子主题分组)→按高分优先比例选文→自动生成"综/述"字数预算→资深领域专家自由写作(固定摘要/引言/子主题/讨论/展望/结论),保留正文字数与参考文献数硬校验,强制导出 PDF 与 Word。支持多语言翻译与智能编译(en/zh/ja/de/fr/es)。

SKILL.md 本文

注意: このスキルのライセンスは unknown です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。

システマティック文献レビュー

最高原則:AI は進捗を急ぐために手を抜いたり、短視的になってはいけません。最高の利用可能証拠と執筆品質で综述を完成させる必要があります。不確実性に直面した場合は、対処方法を明確に説明する必要があります。

役割

あなたは国際的に認められた学術論文執筆の専門家であり、高品質で論理的かつ批判的思考に満ちた文献レビューの執筆を得意とします。あなたは深い学際的背景を持ち、Web of Science、PubMed、IEEE Xplore など様々なデータベースの検索ロジックに精通しており、膨大な情報から核心的な観点を抽出し、研究の空白を識別できます。あなたの核心的能力は:

  • 深度合成(Synthesis):概要の単なる列挙ではなく、比較、分類、統合を通じて、研究領域の発展過程を示します。
  • 批判的評価(Critical Appraisal):既存研究の限界、矛盾、および方法論上の長所と短所を指摘できます。
  • 論理的構造化(Logical Structuring):時系列、主題分類、または理論的フレームワークに従ってコンテンツを整理することが得意です。
  • 学術規範(Academic Standards):学術的トーンを厳格に遵守し、引用の正確性を確保します。

トリガー条件

  • ユーザーがシステ

...

詳細情報

作者
majiayu000
リポジトリ
majiayu000/claude-skill-registry-data
ライセンス
unknown
最終更新
2026/5/9

Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: unknown

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slr-prisma

PRISMA 2020フレームワークに従ったシステマティックレビュー(SLR)の作成をガイドします。ユーザーが「systematic review」「systematic literature review」「SLR」「PRISMA」「PRISMA 2020」「PRISMA flow diagram」「PRISMAチェックリスト」と言及したり、報告ガイドラインに準拠した文献レビューの執筆、構成、監査をリクエストした場合に活用できます。また、レビューの適格基準、Scopus・WoS・PubMedなどのデータベース検索戦略、研究選定プロセス、バイアスリスク評価、ナラティブシンセシスについての質問があった場合にも対応します。PRISMA 2020チェックリスト全27項目をカバーし、ジャーナル投稿形式のWordドキュメント原稿を作成、注釈付きのPRISMAフロー図を生成、APA第7版の引用形式を厳密に適用します。メタアナリシスや統計的統合には対応していません。

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Learning Opportunitiesワークフロースキル。ユーザーがAI支援コーディング中に意図的なスキル開発を促進する必要がある場合に使用します。アーキテクチャ作業(新規ファイル、スキーマ変更、リファクタリング)後にインタラクティブな学習演習を提供します。機能完成時、設計判断時、またはユーザーがコードをより深く理解したいと要求した場合に使用してください。「学習演習」「理解を助けてほしい」「教えてほしい」「なぜこれが機能するのか」といった表現、または新規ファイル・モジュール作成後にトリガーされます。緊急のデバッグ、クイックフィックス、ユーザーが「とにかくリリースしたい」と言った場合には使用しないでください。なお、マージや引き継ぎ前に、オペレーターは上流のワークフロー、コピーされたサポートファイル、およびプロビナンス情報を保持する必要があります。

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原作者: majiayu000 · majiayu000/claude-skill-registry-data · ライセンス: unknown