文献レビュー
Literature Review は、K-Dense のオープンソース Claude Scientific Writer(MIT)に含まれるスキルで、システマティックレビュー、スコーピングレビュー、論文や学位論文の関連研究の章を対象としています。現行のバージョン 1.5 は、複数の情報源を検索し、テーマ別にスクリーニングと統合を行い、引用を検証して Markdown と PDF を出力します。
主な機能
- 7 つのフェーズ:計画と範囲設定、系統的検索、タイトル・抄録から全文へのスクリーニング(PRISMA フロー用に件数を記録)、データ抽出と質の評価、統合、引用検証、文書生成。
- 検索の仕組み:主力は Parallel web スキルの
parallel-cli searchで、--include-domainsで学術サイトに絞り込み、parallel-cli extractで候補ページを読みます。gget(PubMed、bioRxiv)や bioservices などのデータベーススキルが専門的な情報源をカバーします。最低 3 つのデータベースを使うよう求めています。 - 同梱スクリプト:
verify_citations.pyは DOI を確認して引用を整形、search_databases.pyは結果の重複除去と整形、generate_pdf.pyは Pandoc と LaTeX で Markdown を PDF に変換します。 - 引用スタイル:
references/citation_styles.mdに APA、Nature、Vancouver、Chicago、IEEE の指針、assets/review_template.mdに完全なレビューテンプレートがあります。 - 図を標準で追加:PRISMA フロー図など 1〜2 枚の生成図を Scientific Schematics で入れるよう、今も指示しています。
使用シナリオ
- 検索式と検索日をすべて再現可能にする必要があるシステマティックレビューやスコーピングレビュー。
- 論文ごとではなくテーマ別に整理する学位論文の関連研究章。
- 助成金申請の前に研究動向とギャップを素早く把握する。
料金と入手方法
スキル自体は無料(MIT)です。Parallel の検索には Parallel アカウント(parallel-cli login または PARALLEL_API_KEY)が必要で、図の生成には任意で OPENROUTER_API_KEY を使います。費用はそれぞれのサービスで発生します。PDF 出力には Pandoc と LaTeX ディストリビューションが必要です。
はじめに
- Claude Code でプラグインを追加:
/plugin marketplace add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-writer、続けて/plugin install claude-scientific-writer。 - 検索 CLI をインストール:
uv tool install "parallel-web-tools[cli]"の後にparallel-cli auth。 python scripts/generate_pdf.py --check-depsを実行し、明確な採用・除外基準を添えてレビューを依頼します。
制約:網羅性は検索式と使うデータベース次第で、有料の全文は読めない場合があります。正式なシステマティックレビューでは、スキル自身も 2 名による独立スクリーニングを推奨しています。
よくある質問
Research Lookup との違いは?
Research Lookup は原稿用に検証済みのエビデンスパケットをまとめます。Literature Review は、PRISMA 型レビューのためのプロトコル、スクリーニング、除外理由、質の評価まで扱います。
参考文献が実在するか確認しますか?
スクリプトで DOI を確認しますが、各出典が主張を実際に支えているかは人が確認する前提です。
代替案
- NotebookLM:アップロードした資料に質問できる Google のノートブック。
- Perplexity AI:引用付きの素早いウェブ回答。レビューのプロトコルはありません。
- Citation Management Skill:このスキルと組み合わせる BibTeX 抽出・検証。
まとめ
Literature Review は、Claude Code の中で記録が残る再現可能なレビュー工程を回したい研究者向けです。有料の検索 API と任意の画像 API に依存し、人間によるスクリーニングの代わりにはなりません。他の研究ツールは スキル一覧 へ。
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