paper-evidence-gap-miner
新しい計算を行う前に、論文の主張に対する根拠が不足している場合や、既存のCSVデータや表・図から根拠を導き出せる可能性がある場合に、既存の研究結果から論文の証拠となるギャップを効率的に見つけ出すSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Mine existing results for paper evidence gaps before new compute. Use when claims lack support, CSVs may already contain evidence, or tables/figures can be derived.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
新しい計算を行う前に、論文の主張に対する根拠が不足している場合や、既存のCSVデータや表・図から根拠を導き出せる可能性がある場合に、既存の研究結果から論文の証拠となるギャップを効率的に見つけ出すSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o paper-evidence-gap-miner.zip https://jpskill.com/download/8045.zip && unzip -o paper-evidence-gap-miner.zip && rm paper-evidence-gap-miner.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/8045.zip -OutFile "$d\paper-evidence-gap-miner.zip"; Expand-Archive "$d\paper-evidence-gap-miner.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\paper-evidence-gap-miner.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
paper-evidence-gap-miner.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
paper-evidence-gap-minerフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Paper Evidence Gap Miner (論文エビデンスギャップマイナー)
論文のエビデンスを補完するための最も安価な方法を見つけます。このスキルは、論文の主張と記述のギャップから始まり、既存の結果を最初に検索し、既存の CSV および派生アセットが主張をサポートできない場合にのみ、新しい実験にルーティングします。
このスキルは、以下の場合に使用します。
- 記述から、ある主張に十分なエビデンスが不足していることが明らかになった場合
- 論文のセクションに、欠落している表、図、アブレーション、スライス、分散推定、またはベースライン比較が必要な場合
- 既存の CSV 結果に、必要なエビデンスがすでに含まれている可能性がある場合
- 主張が、新しいアルゴリズムや手法の設計ではなく、結果の補完を必要とする場合
- ユーザーが、提出前に不必要な計算を避けたい場合
- レビューアのシミュレーションまたは整合性編集によって、エビデンスのギャップが見つかった場合
最終的な論文の図や表を生成するために、このスキルを使用しないでください。このスキルが再利用可能な CSV エビデンスを特定した後で、paper-result-asset-builder を使用してください。既存の結果が不十分な場合を除き、完全な新しい実験マトリックスを設計するために、このスキルを使用しないでください。最後のステップとしてのみ、experiment-design-planner にルーティングしてください。
スキルディレクトリのレイアウト
<installed-skill-dir>/
├── SKILL.md
├── references/
│ ├── gap-triage.md
│ └── result-reuse-patterns.md
└── templates/
└── evidence-completion-plan.md
プログレッシブローディング
- 常に
references/gap-triage.mdとreferences/result-reuse-patterns.mdを読み込んでください。 paper/.agent/evidence-completion-plan.mdを作成する際は、templates/evidence-completion-plan.mdを使用してください。- ローカルの
paper/.agent/writing-contract.md、paper/.agent/paper-evidence-board.md、paper/.agent/writing-memory/、paper/.agent/result-inventory.md、paper/.agent/result-asset-provenance.md、paper/.agent/experiment-story-plan.md、およびpaper/.agent/provisional-results.mdが存在する場合は、読み込んでください。 - 新しい実行を推奨する前に、論文のドラフトファイルと結果の CSV インベントリを読み込んでください。
- 既存の CSV から必要な表または図を作成できる場合は、
paper-result-asset-builderと組み合わせて使用してください。
コア原則
- エビデンスの欠落は、自動的に実験の欠落を意味するわけではありません。
- まず、結果がすでに存在するか、再集計できるか、異なる方法でスライスできるか、または付録アセットに変換できるかを確認してください。
- 「补实验 (実験の補完)」は、そうでないと判明するまでは「补结果 (結果の補完)」として扱ってください。
- 論文の主張とレビューアのリスクを防御する最小限のエビデンスを優先してください。
- 既存の CSV、ログ、レポート、表、図、および論文のエビデンスメモリを確認する前に、高価な計算を提案しないでください。
- 既存のエビデンスがより狭い主張のみをサポートする場合は、新しい計算の前に主張を狭めることを推奨してください。
- ギャップが再利用、派生、記述、診断、または新しい実験によって解決されたかどうかを記録してください。
ステップ 1 - 記述のギャップを特定する
以下のものからギャップを抽出します。
paper/.agent/writing-contract.mdpaper/.agent/paper-evidence-board.mdpaper/.agent/consistency-report.md- レビューアのシミュレーション出力
- 抄録、序論、結果、制限事項、結論などのドラフトセクション
- ユーザーが述べた主張または欠落しているエビデンス
以下を記述します。
- Claim:
- Paper location:
- Current wording:
- Evidence expected:
- Current evidence:
- Why current evidence is insufficient:
- Reviewer risk:
ステップ 2 - 既存の結果ソースを検索する
次の順序で検索します。
paper/.agent/result-inventory.mdpaper/.agent/result-asset-provenance.mdpaper/.agent/paper-evidence-board.mdcode/docs/results/**/*.csvcode/docs/runs/**/*.csvcode/docs/reports/**/*.csvcode/outputs/**/*.csv,results/**/*.csv,outputs/**/*.csv- 既存の
tables/*.tex、figures/*.tex、レンダリングされた図、および実験レポート
結果インベントリが存在しない場合は、paper-result-asset-builder インベントリモードにルーティングするか、そのインベントリスクリプトを実行します。
ステップ 3 - ギャップを分類する
references/gap-triage.md を読み込んでください。
各ギャップを次のように分類します。
already-supported: エビデンスが存在します。文章またはボードの更新が必要です。supportable-from-existing-csv: CSV に必要な結果が含まれています。needs-reaggregation: 既存の実行には、新しい集計、不確実性推定、または丸めルールが必要です。needs-slice: 既存の結果には、データセット/タスク/グループ/シード/ベースラインのスライスが必要です。needs-asset: エビデンスは存在しますが、論文向けの表/図が存在しません。needs-diagnosis: 既存の結果は、曖昧、不安定、疑わしい、または矛盾しています。needs-claim-narrowing: エビデンスはより小さな主張をサポートしています。needs-new-compute: 既存のエビデンスでは、主張に答えることができません。cut-or-defer: 主張をサポートする価値がありません。
ステップ 4 - 再利用可能なエビデンスをマイニングする
references/result-reuse-patterns.md を読み込んでください。
新しい計算の前に、再利用パスを試してください。
- 既存の CSV からメインまたは付録の表を作成します。
- 既存のシードから分散または信頼区間を追加します。
- 既存の列からスライス分析を作成します。
- CSV にすでに存在するベースラインと比較します。
- 保存された実行から、傾向、スケーリング、または感度の図を導き出します。
- 診断結果を制限事項またはスコープの主張に変換します。
- すでに存在するエビデンスを使用するように、結果の文章を更新します。
各再利用パスについて、正確なソースファイルと変換ルールを特定します。
ステップ 5 - エビデンス補完計画を作成する
以下を作成または更新します。
paper/.agent/evidence-completion-plan.md
paper/ ディレクトリが存在せず、現在のディレクトリが論文リポジトリである場合は、以下に保存します。
.agent/evidence-completion-plan.md
templates/evidence-completion-plan.md を使用してください。
すべてのギャップには、以下が必要です。
- ステータス
- 再利用可能な結果ソース (存在する場合)
- 作成する表/図アセット
- 文章または主張の編集
- 次のスキル
- 新しい計算が必要かどうか
ステップ 6 - 最小限の次のアクションをルーティングする
分類によってルーティングします。
already-supported->paper-evidence-boardまたはpaper-writing-assistantwriting-state-update-> ギャップがセクションのステータス、古い場所、または未解決の記述スレッドを変更する場合、paper-writing-memory-managersupportable-from-existing-csv、needs-reaggregation、needs-slice、needs-asset->paper-result-asset-builderneeds-diagnosis->result-diagnosisneeds-claim-narrowing->paper-writing-contract-planner、limitations-scope-writer、またはpaper-writing-assista
(原文はここで切り詰められています)
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Paper Evidence Gap Miner
Find the cheapest way to complete paper evidence. This skill starts from paper claims and writing gaps, searches existing results first, and only routes to new experiments when existing CSVs and derived assets cannot support the claim.
Use this skill when:
- writing reveals that a claim lacks enough evidence
- a paper section needs a missing table, figure, ablation, slice, variance estimate, or baseline comparison
- existing CSV results may already contain the needed evidence
- a claim needs result completion rather than new algorithm or method design
- the user wants to avoid unnecessary compute before submission
- reviewer simulation or consistency editing finds an evidence gap
Do not use this skill to generate final paper figures or tables. Use paper-result-asset-builder after this skill identifies reusable CSV evidence. Do not use this skill to design a full new experiment matrix unless existing results are insufficient; route to experiment-design-planner only as the last step.
Skill Directory Layout
<installed-skill-dir>/
├── SKILL.md
├── references/
│ ├── gap-triage.md
│ └── result-reuse-patterns.md
└── templates/
└── evidence-completion-plan.md
Progressive Loading
- Always read
references/gap-triage.mdandreferences/result-reuse-patterns.md. - Use
templates/evidence-completion-plan.mdwhen creatingpaper/.agent/evidence-completion-plan.md. - Read local
paper/.agent/writing-contract.md,paper/.agent/paper-evidence-board.md,paper/.agent/writing-memory/,paper/.agent/result-inventory.md,paper/.agent/result-asset-provenance.md,paper/.agent/experiment-story-plan.md, andpaper/.agent/provisional-results.mdwhen present. - Read paper draft files and result CSV inventories before recommending new runs.
- Pair with
paper-result-asset-builderwhen existing CSVs can produce a needed table or figure.
Core Principles
- Missing evidence is not automatically a missing experiment.
- First ask whether the result already exists, can be re-aggregated, can be sliced differently, or can be turned into an appendix asset.
- Treat "补实验" as "补结果" until proven otherwise.
- Prefer the minimum evidence that defends the paper claim and reviewer risk.
- Do not propose expensive compute before checking existing CSVs, logs, reports, tables, figures, and paper evidence memory.
- If existing evidence only supports a narrower claim, recommend claim narrowing before new compute.
- Record whether a gap is solved by reuse, derivation, writing, diagnosis, or new experiment.
Step 1 - Locate the Writing Gap
Extract the gap from:
paper/.agent/writing-contract.mdpaper/.agent/paper-evidence-board.mdpaper/.agent/consistency-report.md- reviewer simulation output
- draft sections such as abstract, introduction, results, limitations, and conclusion
- user-stated claim or missing evidence
Write:
- Claim:
- Paper location:
- Current wording:
- Evidence expected:
- Current evidence:
- Why current evidence is insufficient:
- Reviewer risk:
Step 2 - Search Existing Result Sources
Search in this order:
paper/.agent/result-inventory.mdpaper/.agent/result-asset-provenance.mdpaper/.agent/paper-evidence-board.mdcode/docs/results/**/*.csvcode/docs/runs/**/*.csvcode/docs/reports/**/*.csvcode/outputs/**/*.csv,results/**/*.csv,outputs/**/*.csv- existing
tables/*.tex,figures/*.tex, rendered figures, and experiment reports
If no result inventory exists, route to paper-result-asset-builder inventory mode or run its inventory script.
Step 3 - Classify the Gap
Read references/gap-triage.md.
Classify each gap as:
already-supported: evidence exists; prose or board needs updatesupportable-from-existing-csv: CSV contains the needed resultneeds-reaggregation: existing runs need a new aggregation, uncertainty estimate, or rounding ruleneeds-slice: existing results need a dataset/task/group/seed/baseline sliceneeds-asset: evidence exists but no paper-facing table/figure existsneeds-diagnosis: existing result is ambiguous, unstable, suspicious, or contradictoryneeds-claim-narrowing: evidence supports a smaller claimneeds-new-compute: no existing evidence can answer the claimcut-or-defer: claim is not worth supporting
Step 4 - Mine Reusable Evidence
Read references/result-reuse-patterns.md.
Try reuse paths before new compute:
- build a main or appendix table from existing CSVs
- add variance or confidence intervals from existing seeds
- create a slice analysis from existing columns
- compare against a baseline already present in CSVs
- derive a trend, scaling, or sensitivity figure from stored runs
- convert a diagnostic result into a limitation or scope claim
- update result prose to use evidence that is already present
For each reuse path, identify exact source files and transformation rules.
Step 5 - Create Evidence Completion Plan
Create or update:
paper/.agent/evidence-completion-plan.md
If there is no paper/ directory and the current directory is the paper repo, save to:
.agent/evidence-completion-plan.md
Use templates/evidence-completion-plan.md.
Every gap needs:
- status
- reusable result source, if any
- table/figure asset to build
- prose or claim edit
- next skill
- whether new compute is required
Step 6 - Route the Minimal Next Action
Route by classification:
already-supported->paper-evidence-boardorpaper-writing-assistantwriting-state-update->paper-writing-memory-managerwhen the gap changes section status, stale locations, or open writing threadssupportable-from-existing-csv,needs-reaggregation,needs-slice,needs-asset->paper-result-asset-builderneeds-diagnosis->result-diagnosisneeds-claim-narrowing->paper-writing-contract-planner,limitations-scope-writer, orpaper-writing-assistantneeds-new-compute->experiment-design-planner, thenbaseline-selection-auditandrun-experimentif neededcut-or-defer->paper-writing-contract-plannerandpaper-draft-consistency-editor
When project memory exists, update:
memory/provenance-board.mdwith checked sources, missing source classes, and provisional-result replacement needsmemory/handoff-board.mdwith apaper-evidence-gap-miner->paper-result-asset-builderhandoff for reusable CSV/report evidence, or apaper-evidence-gap-miner->experiment-design-plannerhandoff only after existing sources cannot fill the gapmemory/phase-dashboard.mdif the writing phase regresses to evidence production or paper asset building
Final Sanity Check
Before finalizing:
- every gap has been checked against existing result sources
- no new compute is proposed when CSV reuse can answer the claim
- the proposed evidence asset has a clear claim job
- claim narrowing is considered when evidence is weaker than wording
- new experiments, if needed, are minimal and reviewer-relevant
- next skills and output files are explicit