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研究から出版までの全過程をカバーする、学術研究のための包括的なClaude Codeスキルのセットです。

インストールで30秒(Claude Code CLI / VS Code / JetBrains, v3.7.0+):

次に、/ars-planでソクラテス式対話で論文の構成を説明したり、クイックインストールで前提条件や従来のシンムリンクの流れを確認したりできます。

AIはパイロットではなく、あなたの副操縦士です。 AIは本文の草案作成もでき、論文全体もフルモードで作成できますが、決定はあなたのものであり、各段階で確認のためのパイプラインは停止します。参考文献の追跡、引用のフォーマット作成、データの検証、論理的整合性の確認などの雑用作業はAIが担当し、実際に頭を使う部分、つまり質問の定義、方法の選択、データの意味解釈、そして「私はそれを主張する」の後に何が続くかを決めることに集中できます。あなたは著者であり続け、提出するすべての主張に対して答えます。

ヒューマナイザーとは異なり、このツールはAIを使った事実を隠すのを助けるものではありません。むしろ、より良い文章を書くのに役立ちます。スタイルキャリブレーションは過去の仕事からあなたの声を学びます。

Academic Research Skills for Claude Code

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A comprehensive suite of Claude Code skills for academic research, covering the full pipeline from research to publication.

Install in 30 seconds (Claude Code CLI / VS Code / JetBrains, v3.7.0+):

/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills
/plugin install academic-research-skills

Then try /ars-plan to walk through your paper structure via Socratic dialogue, or jump to Quick install for prerequisites and the traditional symlink flow.

AI is your copilot, not the pilot. It can draft text, including a whole paper in full mode, but the decisions stay yours, and the pipeline stops for your confirmation at every stage. It handles the grunt work (hunting down references, formatting citations, verifying data, checking logical consistency) so you can focus on the parts that actually require your brain: defining the question, choosing the method, interpreting what the data means, and deciding what comes after “I argue that.” You remain the author, and you answer for every claim you submit.

Unlike a humanizer, this tool doesn’t help you hide the fact that you used AI. It helps you write better. Style Calibration learns your voice from past work. Writing Quality Check catches the patterns that make prose feel machine-generated. The goal is quality, not cheating.

Why human-in-the-loop, not full automation?

Lu et al. (2026, Nature 651:914-919) built The AI Scientist — the first fully autonomous AI research system to publish a paper through blind peer review at a top-tier ML venue (ICLR 2025 workshop, score 6.33/10 vs workshop average 4.87). Their Limitations section enumerates the failure modes that any fully-autonomous AI research pipeline inherits: implementation bugs, hallucinated results, shortcut reliance, bug-as-insight reframing, methodology fabrication, frame-lock, citation hallucinations.