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2026-05-30 16:22:29 +08:00

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言語: English | 中文 | 日本語

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。特にコンピュータサイエンスおよびAI研究者向け。Claude Code、Codex CLI、OpenCodeをサポートし、文献レビュー、コーディング、実験、レポート作成、論文執筆、プロジェクトナレッジ管理に対応。

ブランチについて: mainブランチはClaude Codeワークフロー用です。Codex CLIをご利用の場合はcodexブランチを、OpenCodeをご利用の場合はopencodeブランチをご参照ください。

クイックナビゲーション

セクション	内容
Claude Scholarとは	プロジェクトの位置づけとターゲットユースケース
コアワークフロー	アイデア創出から出版までのエンドツーエンド研究パイプライン
クイックスタート	フル、ミニマル、選択的、プラグインマーケットプレイス経由のインストール
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
連携ツール	ZoteroとObsidianのワークフロー統合
主要ワークフロー	研究・開発の主要ワークフロー一覧
サポートワークフロー	主要ワークフローを支えるバックグラウンドシステム
ドキュメント	セットアップ、設定、テンプレートへのリンク
引用	論文やレポートでのClaude Scholarの引用方法

Claude Scholarとは

Claude Scholarは、研究者を置き換えようとするエンドツーエンドの自律研究システムではありません。

コアとなるアイデアはシンプルです:

意思決定の中心は人間に置き、アシスタントはその周辺のワークフローを加速する。

つまりClaude Scholarは、研究の中で繰り返し発生する重い作業や構造に敏感な作業 — 文献整理、ノートテイキング、実験分析、レポート作成、ライティング支援 — を支援するよう設計されていますが、重要な判断は常に人間の手に委ねられます:

どの問題が追求に値するか
どの論文が本当に重要か
どの仮説をテストすべきか
どの結果が説得力があるか
何を書き、投稿し、あるいは断念すべきか

言い換えれば、Claude Scholarは半自動リサーチアシスタントであり、「完全自動化された科学者」ではありません。

対象ユーザー

Claude Scholarは特に以下のような方に適しています:

文献レビュー、コーディング、実験、論文執筆を行き来するコンピュータサイエンス研究者
アイデア創出、実装、分析、レポート作成、リバッタルまで一つのアシスタントワークフローが必要なAI/ML研究者
人間の判断を手放さずにワークフローの構造を強化したい研究エンジニアや大学院生
Zotero、Obsidian、CLIオートメーション、再現可能なプロジェクトメモリの恩恵を受けるソフトウェア中心の学術プロジェクト

他の研究分野でも利用できますが、現在のワークフロー設計はコンピュータサイエンス、AI、および隣接する計算研究に最適化されています。

コアワークフロー

アイデア創出: 漠然としたトピックを具体的な研究課題、研究ギャップ、初期計画に変換
文献: Zoteroコレクションを通じて論文を検索、インポート、整理、読解
論文ノート: 論文を構造化されたリーディングノートと再利用可能な知見に変換
ナレッジベース: Sources / Knowledge / Experiments / Results / Results/Reports / Writing / Daily / Mapsにわたる永続的な知識をObsidianにルーティング
実験: 仮説、実験ライン、実行履歴、知見、次のアクションを追跡
分析: results-analysisで厳密な統計、科学的図表、分析アーティファクトを生成
レポート: results-reportで実験後の完全なレポートを作成し、Obsidianに書き戻し
執筆と出版: 安定した知見をレビュー、論文、リバッタル、スライド、ポスター、プロモーションに展開

クイックスタート

前提条件

Claude Code
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 — プロジェクトナレッジベースワークフロー用

オプション1: フルインストール（推奨）

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

Windows: インストーラーの実行にはGit BashまたはWSLをご使用ください。

インストーラーはバックアップ対応かつインクリメンタルアップデートに対応しています:

リポジトリ管理のskills/commands/agents/rules/hooks/scripts/CLAUDE*.mdを更新
上書きされるファイルを~/.claude/.claude-scholar-backups/<timestamp>/にバックアップ
settings.jsonをsettings.json.bakにバックアップ
既存の~/.claude/CLAUDE.mdを保持し、リポジトリ版を~/.claude/CLAUDE.scholar.mdとしてインストール
既存の~/.claude/CLAUDE.zh-CN.mdを保持し、リポジトリ版を~/.claude/CLAUDE.zh-CN.scholar.mdとしてインストール
既存のenv、モデル/プロバイダー設定、APIキー、パーミッション、現在のmcpServers値を保持
既存のフックセットを置き換えるのではなく、不足しているフックエントリを追加

CLAUDEに関する重要事項: 既に独自の~/.claude/CLAUDE.mdや~/.claude/CLAUDE.zh-CN.mdをお持ちの場合、インストール後に~/.claude/CLAUDE.scholar.mdと~/.claude/CLAUDE.zh-CN.scholar.mdを確認し、必要なClaude Scholarのセクションを手動で統合してください。別名で配置された補助ファイルは自動的には適用されません。

アップデート方法:

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

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も書き込みます:

~/.claude/.claude-scholar-manifest.txt: Claude Scholar が実際に管理するファイル一覧
~/.claude/.claude-scholar-install-state: 安全なアンインストールに使う ownership メタデータ

アンインストーラーは install state に記録されたファイルと settings エントリだけを削除し、現在のリポジトリ内容から所有権を推測しません。

オプション2: ミニマルインストール

研究にフォーカスした最小限のサブセットのみをインストール:

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

インストール後: ミニマル/手動インストールではsettings.jsonの自動統合は行われません。settings.json.templateから必要なhooksやMCPエントリのみをコピーしてください。既に独自の~/.claude/CLAUDE.mdや~/.claude/CLAUDE.zh-CN.mdをお持ちの場合は、上書きせずにこのリポジトリのCLAUDEファイルから関連セクションを統合してください。

オプション3: 選択的インストール

必要な部分のみをコピー:

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

cp hooks/*.js ~/.claude/hooks/
cp -r skills/latex-conference-template-organizer ~/.claude/skills/
cp -r skills/architecture-design ~/.claude/skills/
cp agents/paper-miner.md ~/.claude/agents/
cp rules/coding-style.md ~/.claude/rules/
cp rules/agents.md ~/.claude/rules/

インストール後: 選択的/手動インストールではsettings.jsonの自動統合は行われません。settings.json.templateから実際に必要なhooksやMCPエントリのみをコピーしてください。既に独自の~/.claude/CLAUDE.mdや~/.claude/CLAUDE.zh-CN.mdをお持ちの場合は、上書きせずに関連セクションを統合してください。

オプション4: プラグインマーケットプレイス経由のインストール

ステップ1: プラグインをインストール

/plugin marketplace add Galaxy-Dawn/claude-scholar
/plugin install claude-scholar@claude-scholar

これにより、skills、commands、agents、hooks が自動で読み込まれます。インストール時に、適用範囲として user（全プロジェクト）または project（単一プロジェクト）を選択できます。

ステップ2: ルールをインストール（必須）

Claude Code のプラグインは rules を自動配布できないため、手動で追加してください:

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

# ユーザー全体（全プロジェクト）
mkdir -p ~/.claude/rules
cp /tmp/claude-scholar/rules/*.md ~/.claude/rules/

# あるいはプロジェクト単位（現在のプロジェクトのみ）
mkdir -p .claude/rules
cp /tmp/claude-scholar/rules/*.md .claude/rules/

インストール後: プラグインインストールでは CLAUDE.md の自動読み込みや settings.json の自動設定は行われません。既に独自の ~/.claude/CLAUDE.md や ~/.claude/CLAUDE.zh-CN.md をお持ちの場合は、プラグインが自動適用すると考えず、Claude Scholar 側の関連セクションを手動で統合してください。Zotero MCP などの連携が必要な場合は、連携ツールセクションを参照してください。

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CLAUDE.mdを運用している場合は、Claude Scholarの必要な内容を手動で統合してください。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は以下のプラットフォームをサポートしています:

Claude Code — 主要なインストール対象
Codex CLI — サポートされたワークフローとドキュメントがこのリポジトリエコシステムで利用可能
OpenCode — 代替CLIワークフローとしてサポート

トップレベルのワークフローは共通: 研究、コーディング、実験、レポート作成、プロジェクトナレッジ管理。

連携ツール

Zotero

以下の用途でClaude ScholarにZoteroを連携できます:

DOI / arXiv / URLによる論文インポート
コレクションベースのリーディングワークフロー
Zotero MCPを通じたフルテキストアクセス
詳細な論文ノートと文献合成

詳細は MCP_SETUP.ja-JP.md を参照。

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

アイデアから出版まで — 7段階の学術研究ライフサイクル。

1. リサーチアイデア創出（Zotero連携）

アイデア生成から文献管理までのエンドツーエンド研究スタートアップ。

種類	名前	概要
Skill	`research-ideation`	漠然としたトピックを構造化された研究課題、ギャップ分析、初期研究計画に変換
Agent	`literature-reviewer`	論文を検索、分類、合成し、実用的な文献全体像を構築
Command	`/research-init`	文献検索、Zotero整理、研究質問カードを開始し、根拠ゲートを通った場合のみ提案書草稿を生成
Command	`/zotero-review`	既存のZoteroコレクションをレビューし、構造化された文献合成を生成
Command	`/zotero-notes`	Zoteroコレクションを一括読解し、構造化された論文リーディングノートを作成

仕組み

5W1Hブレインストーミング: 漠然としたトピックを構造化された問い（What / Why / Who / When / Where / How）に変換
文献検索とインポート: 論文を検索、DOI/arXiv/URLを抽出、Zoteroにインポートし、テーマ別コレクションに整理
PDFとフルテキスト: 可能な場合はPDFを添付・フルテキストを読解、必要に応じてアブストラクトレベルの分析にフォールバック
ギャップ分析: 文献的、方法論的、応用的、学際的、時間的ギャップを特定
研究課題と計画: レビューを具体的な研究課題、初期仮説、次ステップ計画に変換
根拠ゲート: 主張を Knowledge、Writing、提案書に昇格する前に、弱いソース、プロジェクト仮説、不足している根拠を明示

典型的な出力

仮説、必要エビデンス、反証条件、次アクションを含む研究質問カード
文献レビューノート
構造化されたZoteroコレクション
根拠が十分な場合のみプロジェクト提案書。それ以外は研究方向性または初期整理ドラフト

2. MLプロジェクト開発

実験コードとイテレーションのための保守性の高いMLプロジェクト構造。

種類	名前	概要
Skill	`architecture-design`	新しい登録可能なコンポーネントやモジュール導入時に保守性の高いMLプロジェクト構造を定義
Skill	`git-workflow`	ブランチ管理、コミット規約、安全なコラボレーションワークフローを適用
Skill	`bug-detective`	スタックトレース、シェルエラー、コードパスの問題を体系的にデバッグ
Agent	`code-reviewer`	変更されたコードの正確性、保守性、実装品質をレビュー
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`	コーディング前に実装計画を作成・改善
Command	`/commit`	現在の変更に対してConventional Commitを準備
Command	`/code-review`	現在のコード変更に対するフォーカスレビューを実行
Command	`/tdd`	テスト駆動の小さな実装ステップで機能開発を推進

仕組み

構造: 適切な場合にFactory / Registryパターンを使用
コード品質: ファイルを保守可能、型付き、設定駆動に維持
デバッグ: スタックトレース、シェルエラー、コードパスの問題を体系的に調査
Git規律: ブランチ管理、Conventional Commits、安全な統合/rebaseワークフロー

3. 実験分析

科学的図表とレポート用アーティファクトを伴う厳密な実験結果分析。

種類	名前	概要
Skill	`results-analysis`	厳密な統計、科学的図表、分析アーティファクトを含む分析バンドルを生成
Skill	`results-report`	分析アーティファクトを、意思決定、限界、次アクションを含む完全な実験後レポートに変換
Command	`/analyze-results`	ブロッカー優先の実験後ワークフローを実行。根拠を検証し、可能な場合に厳密分析、十分な場合にレポート生成

仕組み

データ処理: 実験ログ、メトリクスファイル、結果ディレクトリを読解
ブロッカー優先ゲート: 分析単位、主要指標、seeds/folds/runs、出所追跡、比較族を先に固定
統計検定: 適切な場合にt検定 / ANOVA / Wilcoxon等の厳密な統計チェックを実行
可視化: 曖昧なプロット提案ではなく、解釈ガイダンス付きの科学的図表を生成
アブレーションと比較: コンポーネント寄与度、パフォーマンストレードオフ、安定性を分析
実験後レポート: 分析バンドルを結論、限界、次アクションを含む完全な振り返りレポートに変換

典型的な出力

analysis-report.md
stats-appendix.md
figure-catalog.md
figures/
Obsidian Results/Reports/内の実験後サマリーレポート
根拠不足時のブロッカー要約または監査メモ

4. 論文執筆

構造セットアップからドラフト改善までの体系的な学術ライティング。

種類	名前	概要
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。

種類	名前	概要
Skill	`paper-self-review`	投稿前に構造、ロジック、引用、図表、コンプライアンスを監査

仕組み

構造チェック: 論理的な流れ、セクションバランス、物語の一貫性
ロジック検証: 主張とエビデンスの整合性、前提の明確さ、議論の一貫性
引用監査: 参考文献の正確性と完全性
図表品質: キャプションの完全性、可読性、アクセシビリティ
コンプライアンス: ページ制限、フォーマット、開示要件

6. 投稿とリバッタル

投稿準備とレビュー対応ワークフロー。

種類	名前	概要
Skill	`review-response`	レビューアコメントをエビデンスベースのリバッタルワークフローに構造化
Agent	`rebuttal-writer`	利用可能な実行時では、プロフェッショナルで敬意あるリバッタル文面を補助
Command	`/rebuttal`	レビューコメントと根拠から、根拠アンカー付きのリバッタルドラフトを生成し、未解決点を明示

仕組み

投稿前チェック: 学会固有のフォーマット、匿名化、チェックリスト要件
レビュー分析: レビューアコメントをアクション可能なカテゴリに分類
対応戦略: 受け入れ、反論、明確化、新実験の提案を判断
リバッタル執筆: プロフェッショナルなトーンで構造化された回答を作り、根拠アンカーと未解決項目を保持

7. アクセプト後処理

アクセプト後の学会準備と研究プロモーション。

種類	名前	概要
Skill	`post-acceptance`	アクセプト後の発表、ポスター、研究プロモーションをサポート
Command	`/presentation`	アクセプトされた研究の発表構成とスピーキングガイダンスを生成
Command	`/poster`	研究内容をポスター用コンテンツとレイアウトガイダンスに整理
Command	`/promote`	サマリー、投稿、スレッドなどの外部向けプロモーションコンテンツを作成

仕組み

プレゼンテーション: 発表構成とスライドガイダンスを準備
ポスター: コンテンツをポスター用レイアウトと階層に整理
プロモーション: ソーシャルメディア、ブログ、サマリー素材を生成

サポートワークフロー

主要ワークフローを強化するバックグラウンドワークフロー。

Obsidianプロジェクトナレッジベース

Obsidianを単なるノート置き場ではなく、プロジェクト単位で長期利用できる知識基盤として使う。

種類	名前	概要
Skill	`obsidian-project-kb-core`	プロジェクト単位のKBに対する初期化、ルーティング、登録表、索引、日次記録、ライフサイクルを統括
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` へ進む文献ワークフローを担当
Skill	`obsidian-kb-artifacts`	wikilink、登録表、canvas、明示指定の `.base`、リンク修復などの Obsidian ネイティブ成果物を扱う
Command	`/kb-init`	`Research/{project-slug}/` 配下に vault 中心の KB を初期化
Command	`/kb-status`	バインド済みプロジェクトKBの現在状態を要約
Command	`/kb-ingest`	新しいソース素材を正しい標準ノートにルーティング
Command	`/kb-log`	当日の `Daily/` と関連サーフェスを保守的に更新
Command	`/kb-sync`	決定論的な KB メンテナンスを実行し、登録表・索引・日次記録・実行時の紐付け状態を更新
Command	`/kb-links`	標準 KB ノート間の wikilink を修復または強化
Command	`/kb-promote`	Daily やソースノートの安定した内容を標準ノートに昇格
Command	`/kb-index`	人間向けナビゲーションページ `02-Index.md` を再生成
Command	`/kb-lint`	決定論的なKB健全性チェックを実行し `_system/lint-report.md` を更新
Command	`/kb-archive`	KBオブジェクトのアーカイブ、切り離し、削除、リネームを行い、リンクと登録表を整合させる
Command	`/kb-map`	既定の literature canvas 以外のKB成果物を明示要求時に生成または修復
Command	`/kb-literature-review`	`Sources/Papers` から根拠ゲート付きの文献統合を作り、`Knowledge`、必要時の `Writing`、`Maps/literature.canvas` に書き戻す

仕組み

既存リポジトリをObsidianのvaultにバインド
安定した知識を Sources / Knowledge / Experiments / Results / Results/Reports / Writing / Daily / Maps にルーティング
Daily/ とリポジトリ内の紐付けメタデータを保守的に更新
新しいソース素材を正しい標準ノートに取り込む
アブストラクトのみのソースやWebページのプレースホルダーが安定した主張を支えないようにする
追加の .base や canvas は明示要求時のみ生成
決定論的な再同期には /kb-sync、単独のリンク修復には /kb-links を使う

ノート言語設定

生成・同期されるObsidianノートの言語は以下の優先順位で決定:

プロジェクト設定: .claude/project-memory/registry.yaml -> note_language
環境変数: OBSIDIAN_NOTE_LANGUAGE
デフォルト: en

注: ファイルは歴史的な理由でregistry.yamlという名前ですが、実際のフォーマットはJSONです。

プロジェクトごとの設定例:

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

英語と中国語のセクション見出しは同期時に相互互換性があるため、言語設定を切り替えた後でもどちらの言語の既存ノートも安全に更新できます。

自動化ワークフロー

クロスプラットフォームフックによるルーティンワークフローチェックとリマインダーの自動化。

Hooks

skill-forced-eval.js
session-start.js
session-summary.js
stop-summary.js
security-guard.js

仕組み

プロンプト前: 適用可能なスキルを評価し、関連するワークフローヒントを表示
セッション開始時: Git状態、利用可能なコマンド、プロジェクトメモリコンテキストを表示
セッション終了/停止時: 作業を要約し、最低限のメンテナンスタスクをリマインド
セキュリティ: 壊滅的なコマンドをブロックし、危険だが正当なコマンドには確認を要求

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

知識抽出ワークフロー

専門エージェントが論文やコンペティションから再利用可能な知識をマイニング。

種類	名前	概要
Agent	`paper-miner`	優れた論文から再利用可能なライティング知識、構造パターン、学会ヒューリスティクスを抽出
Agent	`kaggle-miner`	優れたKaggleワークフローからエンジニアリングプラクティスとソリューションパターンを抽出

仕組み

論文からライティングパターン、学会の期待値、リバッタル戦略を抽出
Kaggleワークフローからエンジニアリングパターンとソリューション構造を抽出
これらの知見をスキルや参考資料にフィードバック

スキル進化システム

Claude Scholar自身のスキルに対する自己改善ループ。

種類	名前	概要
Skill	`skill-development`	明確なトリガー、構造、段階的開示を持つ新スキルを作成
Skill	`skill-quality-reviewer`	コンテンツ品質、構成、スタイル、構造的完全性にわたってスキルをレビュー
Skill	`skill-improver`	構造化された改善計画を適用して既存スキルを進化

仕組み

明確なトリガー説明を持つ新スキルを作成
品質の各次元にわたってレビュー
構造化された改善を適用し、イテレーション

ドキュメント

MCP_SETUP.ja-JP.md — Zotero/ブラウザMCPセットアップ（日本語）
OBSIDIAN_SETUP.ja-JP.md — Obsidianナレッジベースワークフロー（日本語）
CLAUDE.ja-JP.md — 軽量な Claude Code コア指示の日本語版
CLAUDE.md — 軽量な Claude Code コア指示（英語版）
CLAUDE.zh-CN.md — 軽量コア指示の中国語版補助ファイル
settings.json.template — hooks/plugins/MCP用のオプション設定テンプレート

プロジェクトルール

Claude Scholarには以下のプロジェクトルールが含まれています:

コーディングスタイル
エージェントオーケストレーション
セキュリティ
実験再現性

これらはシッピングされたルールとCLAUDE.mdに反映されています。

コントリビューション

Issue、PR、ワークフローの改善を歓迎します。

インストーラーの動作、Zoteroワークフロー、Obsidianルーティングへの変更を提案する場合は、以下を含めてください:

ユーザーシナリオ
現在の制限事項
期待される動作
互換性に関する懸念事項

ライセンス

MIT License。

引用

Claude Scholarがあなたの研究やエンジニアリングワークフローに役立った場合、以下のようにリポジトリを引用できます:

@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

Claude Code CLIで構築され、オープンソースコミュニティによって強化されています。

参考プロジェクト

本プロジェクトは、コミュニティの優れた成果からインスピレーションを受け、それらを基盤としています:

everything-claude-code - Claude Code CLIの包括的なリソース
AI-research-SKILLs - 研究に特化したスキルと設定
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の研究指向機能に貴重な知見と基盤を提供しました。

データサイエンス、AI研究、学術ライティングのために。

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

44 KiB Raw Blame History Unescape Escape

最新ニュース

クイックナビゲーション

Claude Scholarとは

対象ユーザー

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: ミニマルインストール

オプション3: 選択的インストール

オプション4: プラグインマーケットプレイス経由のインストール

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

連携ツール

Zotero

Obsidian

主要ワークフロー

1. リサーチアイデア創出（Zotero連携）

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. 投稿とリバッタル

7. アクセプト後処理

サポートワークフロー

Obsidianプロジェクトナレッジベース

自動化ワークフロー

表現と報告の規律レイヤー

知識抽出ワークフロー

スキル進化システム

ドキュメント

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

参考プロジェクト

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