科学的査読

Peer Review は、K-Dense のオープンソース Claude Scientific Writer（MIT）に含まれ、責任を持つ人間の査読者を支援するスキルです。現行のバージョン 2.1 は未発表の投稿をすべて機密として扱い、権限、利益相反、投稿先の AI ポリシーを記録するまで原稿を分析せず、編集上の判定を告げることもありません。

主な機能

• 受付ゲート：assets/review_intake_template.json を記入して validate_review_intake.py を実行し、状態が READY_FOR_LOCAL_REVIEW の場合のみ先に進みます。権限の未記録、未解決の利益相反、投稿先ポリシー未確認、外部サービスの利用、削除計画の欠如があると止まります。
• 11 ステップのワークフロー：範囲の確認、中立的な整理、報告ガイドラインの選択、主張とエビデンスの対応付け、方法と統計、再現性、倫理と研究公正、図表と引用、実行可能なコメント、著者向けと編集者向けの経路の分離、最後に lint と仕上げ。
• ローカル CLI 7 本：受付の検証、ガイドライン選択とカバレッジ監査、主張・エビデンス表のチェック、統計・再現性チェックリスト、Pandoc 引用キーの監査、査読の雛形生成、lint。結果は決定的で、ネットワークやモデルを呼ばず、原稿の文章は出力せず ID と行番号だけを報告します。
• コメント形式：主要・軽微な指摘ごとに、場所、観察、根拠または基準、重要な理由、求める対応を書きます。

使用シナリオ

• 依頼を受けた論文誌の原稿やプレプリントを査読する。
• 助成金申請書や研究プロトコルのデザイン・報告上の不足を評価する。
• 投稿前に自分の原稿をストレステストし、査読への対応を計画する。

料金と入手方法

MIT ライセンスで無料です。Python 3.11 の標準ライブラリだけで動き、設計上オフラインなので、モデル利用分以外の API 費用はかかりません。

はじめに

1. 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。
2. 受付ファイルを記入し、python3 scripts/validate_review_intake.py completed-intake.json を実行します。
3. python3 scripts/generate_review_scaffold.py completed-intake.json -o private-review.md で非公開の下書きを作り、執筆後に python3 scripts/lint_review.py private-review.md を実行します。

制約：自動チェックは査読そのものではなく、原稿の価値も測りません。出版社や著者の許可なく未発表の文章を外部サービスへ送ることはスキル自体が禁じているため、ホスト型モデルを使う前に投稿先のポリシーを確認してください。

よくある質問

採択・不採択を勧めてくれますか？

いいえ。判定は編集者や審査委員会のもので、lint は判定めいた表現を指摘します。

著者の解析を再現できますか？

権限のある入力を自分で実行し、コマンドを記録した場合に限ります。それ以外で再現したと主張することは禁じられています。

代替案

• Scholar Evaluation Skill：学術成果の構造化された質評価。
• Scientific Critical Thinking Skill：推論、バイアス、エビデンスの強さに焦点を当てます。
• Scientific Writing Skill：他人の査読を受ける前に自分の原稿を整えます。

まとめ

Peer Review は、機密保持と説明責任を組み込んだ、慎重な査読者のための規律ある雛形です。あえて作業を遅くする設計になっています。他の研究系スキルは スキル一覧 へ。