Academic DeAIとは
Academic DeAIは、中国語および英語の学術文を編集するためのスキルです。原稿の事実、引用、用語、否定、証拠の強さ、因果関係に関する限定、執筆者の文体を保持しながら、中身のない導入、反復的な構造、テンプレートのような表現を取り除きます。
このプロジェクトは、校正、文章の洗練、学術翻訳、ユーザーが承認した構成の改訂に対応します。主な対象は、一般的なメール、ブログ、マーケティング文ではありません。
Academic DeAIは、AIモデルの選択、モデルAPIの呼び出し、他のエディターの自動連鎖を行いません。互換性のあるホスト内で動作する編集スキルです。バージョン3.0.0は現行のGPT-6スキルガイダンスに従い、Humanizer 3.1.0の文脈的編集の考え方を取り入れていますが、すべてのGPT-6チェックポイントで同一の性能を保証するものではありません。
文脈に基づく学術編集が重要な理由
学術文には、証拠を増やさずに強調だけを加える表現が含まれることがあります。Academic DeAIは、周囲の文脈が変更を支持する場合に限り、そのような表現を取り除くことを目指します。個々の単語を不要なパターンとして扱う前に、構造と意味を評価します。
例えば、次の架空の中国語文を考えてみます。
值得注意的是，本研究对126名患者进行了横断面分析，结果表明睡眠质量评分与瘙痒严重程度评分相关（r=0.32，P=0.01）。这一发现不仅揭示了二者之间的复杂联系，也为今后的研究提供了重要启示。
考えられる改訂例は次のとおりです。
本研究对126名患者进行横断面分析，发现睡眠质量评分与瘙痒严重程度评分相关（r=0.32，P=0.01）。
この改訂では、一般的な導入表現を削除しつつ、研究デザイン、サンプル数、変数、相関係数、P値を保持しています。この短い例は編集方針を示すものであり、ベンチマーク比較ではありません。
主な機能
- 中国語・英語の編集：ユーザーが指定した深さに応じて、いずれかの言語による学術文を改訂します。
- 学術翻訳：提供された用語、執筆サンプル、構成要件、長さの制約に従って原稿を翻訳します。
- 主張の保持：主張単位で、行為者、対象、方向、時点、条件、引用の対応関係を確認します。
- 証拠を考慮した改訂：不確実性、否定、因果関係に関する限定、範囲、否定的結果、必要な比較を保持します。
- 構造を考慮した編集：局所的な表現を整える前に、原稿の構成を検討します。
- 文体の指針：執筆サンプルを表現の指針として使用しますが、サンプルから新たな事実を持ち込みません。
- 柔軟な実行：依頼がすでに十分具体的な場合、必須の改稿回数や強制的な報告を求めません。
- リソースの選択的な読み込み：タスクに関連する場合にのみ、参照資料やツールを読み込みます。
前提条件
スキルに対応したホストと、そのホスト用に設定された有効なスキルの配置場所が必要です。現在のCodexドキュメントでは、ユーザーレベルのスキルに~/.agents/skills、リポジトリレベルのスキルに.agents/skillsが記載されています。既存の環境では別の設定場所が使用されている場合があるため、ホストのドキュメントに従ってください。
Python 3.10以降が必要なのは、付属のテキストユーティリティと検証コマンドを使用する場合のみです。これらのユーティリティはコンテンツとパッケージの動作を検査するもので、文章の生成や書き換えは行いません。
Academic DeAIのインストール
新規ユーザーインストール
リポジトリをダウンロードするディレクトリで、次を実行します。
git clone https://github.com/heise3/academic-deai.git
mkdir -p ~/.agents/skills
cp -R academic-deai ~/.agents/skills/academic-deaiリポジトリのフォルダー全体をコピーしてください。パッケージは相対参照を使用し、オプションのスクリプトを含むため、SKILL.mdだけをコピーしないでください。
コピー先がまだ存在しない場合にのみ、コピーコマンドを使用してください。インストール後、ホストのスキル一覧を再度開きます。Academic DeAIが表示されない場合は、Codexまたは該当するホストを再起動してください。
リポジトリレベルでのインストール
ホストがリポジトリスキルに対応している場合は、完全なパッケージをリポジトリの設定済みスキルディレクトリに配置します。一般的には.agents/skillsです。ファイルをコピーする前に、実際にサポートされているパスを確認してください。
既存のインストールを更新する
更新前に、インストール済みのAcademic DeAIディレクトリをバックアップしてください。古いリリースの不明なファイルを統合するのではなく、既存のフォルダーを意図的に置き換えます。これにより、古い参照、スクリプト、設定ファイルがパッケージに残るのを防げます。
現在のホスト固有のインストール手順については、公式スキルドキュメントを参照してください。
基本的な使い方
中国語の学術セクションを改訂する
スキルを指定し、対象のセクションと言語を明示し、変更してはならない内容を列挙し、希望する出力形式を記載します。
Use $academic-deai to revise this Chinese discussion section.
Keep every substantive claim, citation, number, and causal qualification.
Return only the edited text.指示の後にディスカッションセクションを貼り付けます。最終文は、原稿に直接挿入できるテキストが必要な場合に、余分な解説を防ぎます。
原稿を英語に翻訳する
翻訳では、明示的な構成上の制約とともに、用語および文体の参照資料を提供します。
Use $academic-deai to translate this manuscript into English.
Use the terminology list and my writing sample below.
Preserve the requested section structure and minimum length.用語リストによって、専門用語の一貫した翻訳を指定できます。執筆サンプルは文体の指針として使用できますが、新たな事実の情報源として扱ってはなりません。
構成を制御した改訂を依頼する
Academic DeAIは、許可した場合に構成上の改訂を実行できます。変更してよい内容と、固定すべき内容を定義してください。例えば次のように指定します。
$academic-deaiを使用して、この英語の結果セクションを改訂してください。
段落の順序とつなぎを改善しますが、すべての見出し、
統計、比較、否定的な結果、引用、限定表現は保持してください。
改訂したセクションのみを返してください。この指示により、許可された構成上の変更と、保護された実質的な内容が区別されます。要求された見出しや、必要な受動態の方法記述を含む意味のある方法論上の表現は、依頼された場合には保持してください。
パッケージを検証する
リポジトリのルートからパッケージ検証ツールを実行します。
PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/validate_package.py .検証ツールは、パッケージ構造、参照、バージョン情報、移植可能なファイルを確認します。
ユニットテストは次のコマンドで実行します。
PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 -m unittest discover -s tests -vテストでは、付属ツールの観測可能な動作を確認します。検証とテストに合格しても、編集品質、意味の同等性、著者性、検出器の性能が証明されるわけではありません。
コンテンツロックを使って2つのテキストファイルを確認する
content-lockユーティリティを使用すると、原文書と改訂版を比較できます。
python3 scripts/content_lock.py original.md revised.md --strictこのユーティリティは検証ワークフローの一部であり、テキスト生成ツールではありません。すべての意味と主張が保持されている証拠ではなく、補助として出力を扱ってください。
PDFおよびDOCXソースを扱う
PDFのテキスト抽出には、Popplerのpdftotextも必要です。PDF抽出に依存する前に、そのコマンドが環境にインストールされ、利用可能であることを確認してください。
DOCXの抽出では本文のXMLを読み取りますが、すべてのスタイル、コメント、変更履歴、脚注、テキストボックスが保持されるわけではありません。これらの文書機能が重要な場合は、文書対応のツールを使用し、編集可能なWordファイルを直接確認してください。
信頼性の高い編集のための高度なヒント
保護する内容を明示する
もっとよい表現にしてくださいのような一般的な依頼だけに頼らないでください。主張、数値、引用、用語、否定、不確実性、時間枠、条件、因果関係の強さなど、変更できない要素を明記してください。
許可する編集の深さを示す
校正と、より深い改訂を区別してください。校正では、変更を文法と表現に限定します。構成編集では、段落の並べ替え、つなぎの変更、冗長な枠組みの削除を明示的に許可してください。
エビデンスの強さを守る
関連と因果、可能性と確実性、証拠の不在と不在の証拠といった区別を保持するようスキルに指示してください。否定的な知見や限定された結論は、文体上は弱く見える場合がありますが、科学的に不可欠なことがあります。
引用を正しい主張に付ける
文の境界や段落構造を改訂する際は、各引用が裏付ける命題に付いたままになるようにしてください。1つの長い文を複数の短い文に分ける場合には、特に重要です。
用語リストを提供する
多言語または専門的な原稿では、推奨する翻訳、略語、大文字表記、変更してはならない用語を提示してください。これにより、編集者に分野の慣例を推測させることなく、一貫性を低下させずに済みます。
著者のサンプルを慎重に使う
代表的な執筆サンプルは、文の長さ、形式性のレベル、好みの言い回しを示すのに役立ちます。これは文体の参考資料にすぎず、編集対象の原稿に事実、引用、論拠を加えてはならないと明記してください。
必要な形式を保持する
学術誌、機関、指導教員が見出し、最低文字数、セクションの順序、報告用の表現を要求している場合は、それらの制約をプロンプトに含めてください。Academic DeAIは、指示された場合に必要な見出しと構造を保持するよう設計されています。
結果を手動で確認する
編集後は、主張のレベルで改訂版と原文を比較してください。誰が各行為を行ったのか、何を測定したのか、各結果の方向、該当する期間と条件、因果関係の表現、数値、引用の位置を確認します。
重要な制限事項
- Academic DeAIはモデルを選択したり、モデルAPIを呼び出したりしません。
- 付属ツールはテキストの執筆や書き換えを行いません。
- 検証によって意味の同等性や編集品質が確立されるわけではありません。
- DOCX抽出では、すべての文書機能を保持できません。
- プロジェクトの設計指針は、すべてのGPT-6チェックポイントに対するベンチマーク保証ではありません。
- スキルをインストールしても、リモートGitリポジトリが作成または変更されることはありません。
結論
Academic DeAIは、エビデンスを意図的に弱めたり実質的な主張を変更したりすることなく、中国語および英語の学術文書を洗練し、翻訳するための構造化された方法を提供します。完全なパッケージをインストールし、編集範囲を正確に指定し、分野固有の用語を保持したうえで、各改訂版を原文と手動で比較してください。プロジェクトはMITライセンスの下で利用できます。