claude-scholar/README.ja-JP.md-代码预览-claude-scholar:基于多AI模型的学术研究辅助工具项目 - AtomGit

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Last Commit License

Kimi Open Source Friends

対応プラットフォーム: Claude Code | Codex CLI | Kimi Code CLI | OpenCode

学術研究とソフトウェア開発のための半自動リサーチアシスタントであり、特にコンピュータサイエンスと AI 研究者に適しており、OpenCode 向けに調整されています。研究構想、文献整理、実験分析、結果レポート、執筆、プロジェクト知識ベース管理を支援します。

ブランチ注記：これは Claude Scholar の OpenCode 版です。Claude Code 版は main ブランチ、Codex CLI 版は codex ブランチ、Kimi Code CLI 版は kimi ブランチを参照してください。

クイックナビゲーション

セクション	役割
なぜ Claude Scholar なのか	プロジェクトの位置づけと適用場面を素早く理解する。
コアワークフロー	研究構想から投稿までの主線を確認する。
クイックスタート	フル / 最小 / 選択導入の方法を選ぶ。
使い始めのシナリオ	インストール後の代表的な使い始め方を見る。
連携機能	Zotero と Obsidian をどう接続するかを見る。
主要ワークフロー	中核となる研究・開発ワークフローを確認する。
支援ワークフロー	主ワークフローを支える背景メカニズムを確認する。
ドキュメント入口	setup、設定、テンプレート文書へ移動する。
引用	論文・報告書・プロジェクト文書で Claude Scholar を引用する。

なぜ Claude Scholar なのか

Claude Scholar は、研究者を置き換え、エンドツーエンドの全自動研究を目指すタイプのシステムではありません。

核となる考え方はシンプルです。

最終判断は人間が担い、アシスタントは研究プロセスを加速する。

そのため Claude Scholar は、文献整理、知識の蓄積、実験分析、結果報告、執筆支援のような「反復的で構造依存だが、人の判断が必要な仕事」に特に向いています。本質的な判断は、常に研究者自身が行うべきです。

この問題に取り組む価値があるか
どの文献が本当に重要か
どの仮説をさらに検証すべきか
どの結果が十分に信頼できるか
何を継続し、何を論文にし、何を投稿し、あるいはどこでやめるべきか

言い換えれば、Claude Scholar は人間の意思決定を中心に据えた半自動研究アシスタントであり、「全自動研究エージェント」ではありません。

どんな人に向いているか

Claude Scholar は特に次のような人に向いています。

コンピュータサイエンス研究者：文献、コード、実験、論文執筆を頻繁に切り替える人
AI / ML researcher：構想、実装、分析、報告、rebuttal を一つの流れで回したい人
research engineer や大学院生：人間の判断を保ちながら、より強いプロセス構造を導入したい人
ソフトウェア・計算駆動型の学術プロジェクト：Zotero、Obsidian、CLI 自動化、追跡可能な project memory の恩恵を直接受けられる人

他分野にも役立ちますが、現状の設計重心はコンピュータサイエンス、AI、および近接する computational research に最も近いです。

コアワークフロー

研究構想：曖昧なテーマを具体的な研究問題、研究ギャップ、初期計画へ収束させる
文献ワークフロー：Zotero コレクションを通じて論文を検索、取込、整理し、読む
論文ノート：論文を構造化読書ノートと再利用可能な論点へ変換する
知識ベースへの蓄積：安定知識を Obsidian に書き込み、Sources / Knowledge / Experiments / Results / Results/Reports / Writing / Daily / Maps に振り分ける。
実験推進：仮説、実験ライン、実行履歴、主要発見、次アクションを追跡する
厳密分析：results-analysis を用いて厳密統計、実際の科研図、分析成果物を生成する
結果レポート：results-report を用いて完全な実験レビューを作成し、Obsidian へ書き戻す
執筆と発表：安定した結論をレビュー、論文、rebuttal、発表資料、ポスター、発信素材へ展開する

クイックスタート

前提条件

OpenCode
Git
（任意）Python + uv — Python 開発用
（任意）Zotero + Galaxy-Dawn/zotero-mcp — 文献ワークフロー用
（任意）Obsidian — プロジェクト知識ベース用

オプション 1：フルインストール（推奨）

git clone -b opencode https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
bash /tmp/claude-scholar/scripts/setup.sh

インストーラーは現在、バックアップ付きの安全な増分更新をサポートしています。

リポジトリ管理の skills/commands/plugins/scripts/utils/ を更新
上書き対象ファイルを ~/.opencode/.opencode-scholar-backups/<timestamp>/ にバックアップ
opencode.jsonc も opencode.jsonc.bak としてバックアップ
~/.opencode/AGENTS.md が既に存在する場合は元ファイルを保持し、リポジトリ版を ~/.opencode/AGENTS.scholar.md として保存
~/.opencode/AGENTS.zh-CN.md が既に存在する場合は元ファイルを保持し、リポジトリ版の中国語 companion を ~/.opencode/AGENTS.zh-CN.scholar.md として保存
既存の env、モデル / provider 設定、API key、permissions、auth、および mcp の現在値を保持
リポジトリ管理の agent/mcp/permission/plugin 条目は、全置換ではなく不足項目を追加する形でマージ

重要な AGENTS 説明：すでに自分用の ~/.opencode/AGENTS.md を持っている場合は、インストール後に ~/.opencode/AGENTS.scholar.md と ~/.opencode/AGENTS.zh-CN.scholar.md を確認し、必要な Claude Scholar の内容だけを自分のファイルに手動で merge してください。sidecar ファイルが自動で有効化されるとは考えないでください。

以後の増分更新は次の通りです。

cd /tmp/claude-scholar
git pull --ff-only
bash scripts/setup.sh

後でアンインストールする場合：

cd /tmp/claude-scholar
bash scripts/uninstall.sh

インストーラーは次のファイルを書き込みます。

~/.opencode/.opencode-scholar-manifest.txt：Claude Scholar が管理するファイル一覧
~/.opencode/.opencode-scholar-install-state：安全なアンインストール用 metadata。実際に書き込まれた AGENTS*.md の対象と、追加された opencode.jsonc エントリを含みます

アンインストーラーは install state に記録されたファイルと設定エントリだけを削除します。現在の repo checkout から所有権を推測しません。

Windows：インストーラーは Git Bash / WSL から実行してください。

オプション 2：最小インストール

研究ワークフローの小さなサブセットのみを導入します。

git clone -b opencode https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
mkdir -p ~/.opencode/plugins/lib ~/.opencode/skills
cp /tmp/claude-scholar/plugins/*.ts ~/.opencode/plugins/
cp /tmp/claude-scholar/plugins/lib/common.ts ~/.opencode/plugins/lib/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/ml-paper-writing ~/.opencode/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/research-ideation ~/.opencode/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/results-analysis ~/.opencode/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/results-report ~/.opencode/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/review-response ~/.opencode/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/writing-anti-ai ~/.opencode/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/git-workflow ~/.opencode/skills/
cp -r /tmp/claude-scholar/skills/bug-detective ~/.opencode/skills/

インストール後：最小化 / 手動インストールでは opencode.jsonc は自動マージされません。必要な plugin や MCP 条目だけを手動で取り込んでください。自分の ~/.opencode/AGENTS.md がある場合も、関連部分だけを手動で merge し、丸ごと上書きしないでください。

オプション 3：選択インストール

必要な部分だけをコピーします。

git clone -b opencode https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar.git /tmp/claude-scholar
cd /tmp/claude-scholar

cp plugins/*.ts ~/.opencode/plugins/
cp -r skills/latex-conference-template-organizer ~/.opencode/skills/
cp -r skills/architecture-design ~/.opencode/skills/
cp AGENTS.md ~/.opencode/AGENTS.md
cp AGENTS.zh-CN.md ~/.opencode/AGENTS.zh-CN.md

インストール後：選択的 / 手動インストールでも opencode.jsonc は自動マージされません。必要な plugin / MCP 条目だけを手動で取り込んでください。既に ~/.opencode/AGENTS.md を持っている場合も、必要な内容だけを手動で merge してください。

使い始めのシナリオ

インストール後は、システム全体を先に覚えようとするよりも、自然言語で今やりたいことをそのまま伝えるのがいちばん簡単です。ここでは、最初の一歩として使いやすい代表的なシナリオをいくつか挙げます。

1. 新しい研究テーマを立ち上げる

たとえばこう言えます:

[あなたの研究テーマ]について研究を始めたいです。文献に基づいた初期プラン、重要な未解決問題、次にやるべき具体的なステップを整理してください。

Claude Scholarがよく支援する内容:

テーマを明確化して研究課題を絞り込む
優先して見るべき文献の方向を整理する
初期計画や仮説候補をまとめる
必要ならZoteroやObsidianにも流し込む

2. Zotero文献コレクションをレビューする

たとえばこう言えます:

Zoteroにある brain foundation models 関連の文献コレクションをレビューして、主な流れ、研究ギャップ、次に有望な方向をまとめてください。

典型的な出力:

テーマ別の論文整理
簡潔な文献総括
ギャップ分析
次に掘る価値のある研究方向

3. 完了した実験結果を分析する

たとえばこう言えます:

この実験フォルダの結果を分析して、各runで何が変わったのかを確認し、意思決定に使える要約を書いてください。

典型的な出力:

指標比較
アブレーションやエラー分析の提案
何が堅い結論で、何がまだ弱く、次に何を走らせるべきかを整理した結果要約

4. 論文の節やrebuttal草稿を書く

たとえばこう言えます:

このプロジェクトの現時点の知見と論文メモに基づいて、関連研究の節の草稿を書いてください。

または:

これらの査読コメントに対するrebuttal草稿を手伝ってください。

典型的な出力:

構造化された節ドラフト
より明確な論理展開
主張と根拠の対応整理
追加で検証や補強が必要な論点

実用上のメモ

最初は「全部やって」ではなく、具体的な一つのタスクから始めるのがおすすめです。
すでに自分用のローカルAGENTS.mdまたはAGENTS.zh-CN.mdを運用している場合は、AGENTS.scholar.mdまたはAGENTS.zh-CN.scholar.mdから必要な内容だけを手動でマージしてください。別名で配置されたファイルが自動適用されるわけではありません。
ZoteroとObsidianは必須ではありませんが、単発のチャット出力ではなく、継続的な文献ノートやプロジェクトメモリを残したい場合にはかなり有用です。

プラットフォームサポート

Claude Scholar は現在、次の CLI ワークフローを対象にしています。

OpenCode — このブランチの主たる導入対象
Claude Code — main ブランチを使用
Codex CLI — codex ブランチを使用

トップレベルの目的は共通です。研究、コーディング、実験、レポート、執筆、プロジェクト知識ベース保守を一つの大きな流れで支えます。

連携機能

Zotero

次のような場面に向いています。

DOI / arXiv / URL から論文を取り込む
collection 単位で論文をまとめて読む
Zotero MCP を通して全文にアクセスする
詳細な論文ノートと文献統合を作る

詳しくは MCP_SETUP.ja-JP.md を参照してください。

Obsidian

ファイルシステムファーストの研究ナレッジベースとしてObsidianを利用できます:

Sources/
Knowledge/
Experiments/
Results/
Results/Reports/
Writing/
Daily/
Maps/

詳細は OBSIDIAN_SETUP.ja-JP.md を参照。

主要ワークフロー

研究構想から発表までを含む、完全な学術研究ライフサイクルの 7 段階です。

1. 研究構想（Zotero 統合）

アイデア生成から文献管理までを一体化した研究立ち上げフローです。

種類	名前	一行説明
Skill	`research-ideation`	曖昧な研究テーマを構造化問題、研究ギャップ分析、初期研究計画へ収束させる
Agent	`literature-reviewer`	論文を検索・分類・統合し、実行可能な文献地図を作る
Command	`/research-init`	文献検索、Zotero 整理、研究提案ドラフトまでを一括起動する
Command	`/zotero-review`	既存 Zotero collection を構造化レビューし、比較と統合を行う
Command	`/zotero-notes`	Zotero collection をまとめて読み、構造化された論文読書ノートを生成する

進め方

5W1H ブレインストーミング：曖昧なテーマを構造化問題へ収束させる
文献検索と取込：論文を探し、DOI/arXiv/URL を抽出し、Zotero に入れてテーマごとに整理する
PDF と全文：PDF を添付できるなら添付し、全文を読めるなら読む。必要に応じて要旨分析へフォールバックする
研究ギャップ分析：literature / methodology / application / interdisciplinary / temporal の各種ギャップを見つける
研究問題と計画：文献レビューを、明確な研究問題、初期仮説、次の計画へ変換する

典型的な成果物

文献レビュー・ノート
構造化された Zotero コレクション
研究計画 / 方向ドラフト

2. ML プロジェクト開発

実験コード向けの、保守しやすい ML プロジェクト開発ワークフローです。

種類	名前	一行説明
Skill	`architecture-design`	新しい登録可能コンポーネントやモジュール追加時に、保守しやすい ML 構造を設計する
Skill	`git-workflow`	ブランチ規範、commit 規範、より安全な協業フローを整える
Skill	`bug-detective`	stack trace、shell エラー、コードパス問題を体系的に追跡する
Agent	`code-reviewer`	コード変更の正しさ、保守性、実装品質をレビューする
Agent	`tdd-guide`	明示的に TDD が必要な場面で、絞ったテスト駆動の実装ガイドを出す。
Command	`/plan`	実装前に計画を作成・洗練する
Command	`/commit`	現在の変更に対する規範的 commit を生成する
Command	`/code-review`	現在の変更に焦点を当てたコードレビューを行う
Command	`/tdd`	小さなテスト駆動ステップで機能実装を進める

進め方

構造設計：適切な場面では Factory / Registry パターンで ML コンポーネントを整理する
コード品質：ファイル規模、型ヒント、設定駆動設計を維持する
問題調査：stack trace、shell エラー、コードパス問題を体系的に扱う
Git 規律：ブランチ戦略、commit 規範、安全な merge / rebase フローを維持する

3. 実験分析

厳密統計、科研図、分析成果物、実験後レポートを含む厳格な分析ワークフローです。

種類	名前	一行説明
Skill	`results-analysis`	厳密統計、実際の科研図、分析付録から成る分析パッケージを生成する
Skill	`results-report`	分析成果物を、結論・制約・次アクションが明確な完全な実験レポートへまとめる
Command	`/analyze-results`	厳密分析から最終レポート生成までを一括実行する

進め方

データ処理：実験ログ、metrics ファイル、結果ディレクトリを読む
統計検定：適切な前提の下で t-test / ANOVA / Wilcoxon などの厳密統計検定を行う
科研可視化：曖昧な作図提案ではなく、実際の科研図と解釈の手がかりを生成する
消融と比較：コンポーネント寄与、性能 tradeoff、安定性を分析する
実験後レポート：分析パッケージを、結論・制約・次アクションを含む完全な実験後レポートへ変換する

典型的な成果物

analysis-report.md
stats-appendix.md
figure-catalog.md
figures/
Obsidian Results/Reports/ に書き込まれる実験まとめレポート

4. 論文執筆

構造準備から草稿反復までの、体系的な論文執筆ワークフローです。

種類	名前	一行説明
Skill	`ml-paper-writing`	リポジトリコンテキスト、エビデンス、文献からML/AI論文を執筆
Skill	`nature-writing`	claims、figures、results、notes、または中国語草稿から Nature スタイルの論文セクションを起草・再構成する
Skill	`nature-polishing`	原稿を推敲・再構成・翻訳し、Nature寄りの簡潔な英語へ整える
Skill	`nature-response`	Nature系修正投稿向けの point-by-point reviewer response を作成・監査・改稿する
Skill	`nature-data`	Nature向け Data Availability、repository plan、FAIR metadata チェックを準備する
Skill	`citation-verification`	参考文献、メタデータ、主張と引用の整合性をチェックし引用ミスを防止
Skill	`writing-anti-ai`	機械的な表現を減らし、明瞭さ、リズム、人間的な学術トーンを改善
Skill	`latex-conference-template-organizer`	乱雑な学会テンプレートをOverleaf対応のライティング構造に整理
Agent	`paper-miner`	優れた論文から再利用可能なライティングパターン、構造、学会の期待値を抽出
Command	`/mine-writing-patterns`	論文を読み込み、再利用可能なライティング知識を現在インストール済みのpaper-minerメモリに統合

仕組み

テンプレート準備: 学会テンプレートをOverleaf対応構造に整理
ジャーナル寄りの推敲: 必要に応じて段落ロジック、hedging、section moves を整え、Nature寄りの文体へ近づける
査読返信: major/minor revision コメントを監査可能な point-by-point response package に整理する
データ可用性: Nature向けの repository plan、dataset citation、availability statement を準備する
引用検証: 参考文献、メタデータ、主張と引用の整合性を検証
体系的執筆: リポジトリコンテキスト、実験根拠、文献ノートからセクションを執筆し、未支持の主張は明示的に残す
主張台帳: 貢献、結果、関連研究との差分は根拠へ追跡し、そうでなければ推測的な表現として扱う
スタイル改善: 機械的な表現を減らし、リズム、明瞭さ、トーンを改善

5. 論文セルフレビュー

投稿前の品質保証ワークフローです。

種類	名前	一行説明
Skill	`paper-self-review`	投稿前に構造、論理、引用、図表、順守項目を体系的に確認する

進め方

構造確認：論理の流れ、章バランス、叙述の一貫性を確認する
論理検証：claim-evidence の整合、仮説の明瞭さ、議論の一貫性を確認する
引用監査：引用の正確さと完全性を点検する
図表品質：caption 完整性、可読性、アクセシビリティを確認する
順守確認：ページ制限、形式、開示要件を確認する

6. 投稿と Rebuttal

投稿準備と査読返信のワークフローです。

種類	名前	一行説明
Skill	`review-response`	査読コメントを、証拠ベースの rebuttal ワークフローへ整理する
Agent	`rebuttal-writer`	専門的で礼儀正しく、構造の明確な rebuttal 文書を起草する
Command	`/rebuttal`	査読コメントと既存証拠に基づき、完全な rebuttal 草稿を生成する

進め方

投稿前確認：会議 / ジャーナルの形式、匿名化、checklist 要件を確認する
査読分析：コメントを実行可能な問題に分類する
返信戦略：accept / defend / clarify / 追加実験のどれを取るか判断する
Rebuttal 執筆：構造的で証拠に基づき、語調の整った返信文書を作る

7. 採択後処理

採択後の会議準備と研究発信ワークフローです。

種類	名前	一行説明
Skill	`post-acceptance`	発表、ポスター、発信素材の準備を支援する
Command	`/presentation`	会議発表の構成と話し方ガイドを生成する
Command	`/poster`	論文内容を整理し、ポスター構成とレイアウト指針を生成する
Command	`/promote`	外部向け要約、投稿文、thread を起草する

進め方

発表準備：発表構成と資料指針を整える
ポスター整理：ポスターの内容階層と版面を整理する
対外発信：ソーシャルメディア、ブログ、簡明研究要約を生成する

支援ワークフロー

これらのワークフローは主ワークフローの背後で動き、全体体験を強化します。

Obsidian プロジェクト知識ベース

Obsidian を、単なるメモ置き場ではなく、project-scoped な durable knowledge surface として扱います。

種類	名前	一行説明
Skill	`obsidian-project-kb-core`	project-scoped KB の bootstrap、routing、registry、index、daily、lifecycle を統括する主 skill
Skill	`obsidian-source-ingestion`	外部資料を `Sources/Papers`、`Sources/Web`、`Sources/Docs`、`Sources/Data`、`Sources/Interviews`、`Sources/Notes` に取り込む
Skill	`obsidian-literature-workflow`	`Sources/Papers` から `Knowledge`、`Writing`、`Maps/literature.canvas` へ文献 synthesis を進める
Skill	`obsidian-kb-artifacts`	wikilinks、registry tables、canvas、optional Bases、link repair など Obsidian-native artifacts を扱う
Command	`/kb-init`	`Research/{project-slug}/` 配下に vault-first KB を初期化する
Command	`/kb-status`	バインド済み project root から現在の KB 状態を要約する
Command	`/kb-ingest`	新しい source material を正しい canonical KB destination に振り分ける
Command	`/kb-log`	当日の `Daily/` と関連 project surfaces を保守的に更新する
Command	`/kb-sync`	registry、index、daily、runtime binding state を deterministic に再同期する
Command	`/kb-links`	canonical notes 間の wikilinks を修復または強化する
Command	`/kb-promote`	`Daily/` や source notes から durable content を canonical notes へ昇格する
Command	`/kb-index`	`02-Index.md` を human-readable な project navigator として再生成する
Command	`/kb-lint`	deterministic KB health checks を実行し `_system/lint-report.md` を更新する
Command	`/kb-archive`	link と registry を保ちながら KB object の archive、detach、purge、rename を行う
Command	`/kb-map`	既定の literature canvas 以外の explicit-only artifacts を生成または修復する
Command	`/kb-literature-review`	`Sources/Papers` から `Knowledge`、`Writing`、`Maps/literature.canvas` を生成する

旧 Obsidian command aliases は削除済みです。Obsidian KB 作業はすべて /kb-* command surface を使用してください。

進め方

既存 repo を Obsidian vault にバインドする
安定知識を Sources / Knowledge / Experiments / Results / Results/Reports / Writing / Daily / Maps に振り分ける
Daily/ と repo-local binding metadata を保守的に維持する
新しい source material を正しい canonical destination に取り込む
追加の Bases や canvas は明示要求がある場合だけ生成する
deterministic resync は /kb-sync、単独の link repair は /kb-links を使う

ノート言語設定

Obsidian ノート生成・同期時の言語は次の優先順位で解決されます。

project config: .opencode/project-memory/registry.yaml -> note_language
environment variable: OBSIDIAN_NOTE_LANGUAGE
default: en

補足：registry.yaml は歴史的互換性のために名前だけ残っており、repo-local runtime binding file として扱います。project 内で見える source of truth は _system/registry.md です。

プロジェクト単位の例：

{
  "projects": {
    "my-project": {
      "project_id": "my-project",
      "vault_root": "/path/to/vault/Research/my-project",
      "note_language": "zh-CN"
    }
  }
}

同期時には英語と中国語の section heading がどちらも互換的に扱われるため、設定変更後でも過去の英語 / 中国語ノートは安全に更新できます。

自動化制約ワークフロー

OpenCode plugins が runtime guards として日常的なチェックとリマインドを提供します。

Plugin 一覧

skill-eval.ts
session-start.ts
session-summary.ts
stop-summary.ts
security-guard.ts

進め方

ユーザー質問前：現在の prompt で発火すべき skills を評価し、関連 workflow ヒントを補足する
セッション開始時：Git 状態、利用可能コマンド、project memory 文脈を表示する
セッション終了または停止時：作業内容をまとめ、最低限のメンテナンス行動をリマインドする
安全防護：破壊的コマンドを遮断し、危険だが妥当な操作には確認を要求する

知識抽出ワークフロー

専用 agents が論文や競技解法から再利用可能な知識を継続的に抽出します。

種類	名前	一行説明
Agent	`paper-miner`	高品質論文から再利用可能な執筆知識、構造パターン、投稿ノウハウを抽出する
Agent	`kaggle-miner`	優れた Kaggle ワークフローから実装慣行と解法パターンを抽出する

進め方

論文から書き方、会議要求、rebuttal 戦略を抽出する
Kaggle ワークフローから実装パターンと解法構造を抽出する
それらを skills と references に還流する

Skill 進化システム

Claude Scholar には self-improving な skill ワークフローも内蔵されています。

種類	名前	一行説明
Skill	`skill-development`	明確な発火条件、構造、段階的展開を備えた新しい skill モジュールを作る
Skill	`skill-quality-reviewer`	内容品質、構成、表現、構造完全性の観点から skill を審査する
Skill	`skill-improver`	構造化された改善計画に基づいて既存 skill を継続改善する

進め方

明確な発火説明を持つ新 skill を作る
複数の品質軸で skill をレビューする
改善提案を取り込み、継続的に反復する

表現と報告の規律レイヤー

結論先行の報告、具体的なエビデンス、可視化されたリスク、または簡潔な次アクションが必要なときは、再利用可能なコミュニケーションレイヤーを使います。

種類	名前	概要
Skill	`expression-skill`	技術作業、執筆、ドキュメント、ファイル操作、多段タスク向けに、結論先行で具体的かつ検証可能な表現規律を適用する
Skill	`planning-with-files`	複雑な作業を `task_plan.md`、`notes.md`、成果物ファイルへ持続化し、一時的な会話 context だけに依存しないようにする

仕組み

経緯説明ではなく結論から始める
抽象的なプロセス語より、コマンド、パス、件数、チェック結果、観測可能な挙動を優先する
結果が変わるときだけ確認質問をする
リスク、不確実性、破壊的境界を早めに明示する
長時間作業では step / checkpoint 形式の可視化された進捗目印を出す
多段タスクでは task_plan.md と notes.md に計画と途中知見を残し、一時的な context だけに依存しない

ドキュメント入口

MCP_SETUP.ja-JP.md — Zotero / ブラウザ MCP 設定
OBSIDIAN_SETUP.ja-JP.md — Obsidian プロジェクト知識ベースワークフロー
AGENTS.md — 軽量な OpenCode コア指示
AGENTS.zh-CN.md — 軽量コア指示の中国語 companion ファイル
README.md — 英語版 README
README.zh-CN.md — 中国語版 README
opencode.jsonc — plugin / MCP / agent / permission の任意設定テンプレート

プロジェクトルール

Claude Scholar には次の領域のルールが含まれます。

コードスタイル
agent オーケストレーション
安全制約
実験再現性

常時有効なルールは主に AGENTS.md にあり、詳細なワークフローは同梱 skills と docs に残しています。

コントリビューション

issue、PR、ワークフロー改善提案を歓迎します。

installer、Zotero ワークフロー、Obsidian ルーティングを変更したい場合は、提案に次を含めてください。

ユーザーシナリオ
現在の制約
期待される挙動
互換性への影響

ライセンス

MIT License。

引用

Claude Scholar があなたの研究またはエンジニアリングワークフローの助けになった場合は、次のように引用できます。

@misc{claude_scholar_2026,
  title        = {Claude Scholar: Semi-automated research assistant for academic research and software development},
  author       = {Gaorui Zhang},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar}},
  note         = {GitHub repository}
}

謝辞

OpenCode 向けに構築され、より広い Claude Scholar エコシステムと整合するよう維持されています。

参考資料

本プロジェクトはコミュニティの優れた仕事から着想を得て構築されています。

everything-claude-code - Claude Code CLI の総合リソース
AI-research-SKILLs - 研究指向の skills と設定
expression-skill - 報告と応答の規律に使う公開の結論先行コミュニケーション skill
nature-skills - Nature スタイルの章起草、学術推敲、査読返信、データ可用性 skills をここで再利用し、出典を明記

これらのプロジェクトは、Claude Scholar の研究志向機能に貴重な知見と土台を与えています。

データサイエンス、AI 研究、学術執筆のために。

リポジトリ：https://github.com/Galaxy-Dawn/claude-scholar

最新ニュース

クイックナビゲーション

なぜ Claude Scholar なのか

どんな人に向いているか

コアワークフロー

クイックスタート

前提条件

オプション 1：フルインストール（推奨）

オプション 2：最小インストール

オプション 3：選択インストール

使い始めのシナリオ

1. 新しい研究テーマを立ち上げる

2. Zotero文献コレクションをレビューする

3. 完了した実験結果を分析する

4. 論文の節やrebuttal草稿を書く

実用上のメモ

プラットフォームサポート

連携機能

Zotero

Obsidian

主要ワークフロー

1. 研究構想（Zotero 統合）

2. ML プロジェクト開発

3. 実験分析

4. 論文執筆

5. 論文セルフレビュー

6. 投稿と Rebuttal

7. 採択後処理

支援ワークフロー

Obsidian プロジェクト知識ベース

自動化制約ワークフロー

知識抽出ワークフロー

Skill 進化システム

表現と報告の規律レイヤー

ドキュメント入口

プロジェクトルール

コントリビューション

ライセンス

引用

謝辞

参考資料