Academic Research Skills — ユースケース, インストール & ライブデモ

なぜ使うのか

主な機能

ハンドオフ付きの5段階スキル（リサーチ → 執筆 → レビュー → 改訂 → 最終化）
引用対応（BibTeX / arxiv ID）
アウトライン優先の下書き — AIのblob散文なし
自己レビューでモデルが自身に挑戦するよう促す
LaTeX + Markdown出力
MIT、テレメトリなし

ライブデモ

実際の動作

準備完了

インストール

クライアントを選択

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "academic-research-skills-imbad": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills",
        "~/.claude/skills/academic-research"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "academic-research-skills-imbad": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills",
        "~/.claude/skills/academic-research"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "academic-research-skills-imbad": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills",
        "~/.claude/skills/academic-research"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "academic-research-skills-imbad": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills",
        "~/.claude/skills/academic-research"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "academic-research-skills-imbad",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills",
        "~/.claude/skills/academic-research"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "academic-research-skills-imbad": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills",
          "~/.claude/skills/academic-research"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add academic-research-skills-imbad -- git clone https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills ~/.claude/skills/academic-research

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方： Academic Research Skills

白紙のドキュメントから最初の下書きまで文献レビューを構築する

👤 章を始める大学院生 ⏱ ~180 min intermediate

使うタイミング： トピックはあるが、始めることへの恐怖がある場合。

前提条件

スキルのインストール — git clone https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills ~/.claude/skills/academic-research

フロー

リサーチする

Use the research skill. Topic: 'multi-agent LLM systems for code'. Find 25 recent papers, categorize by approach, save bibliography.✓ コピーしました

→ 25件の論文のカテゴリ化リスト、.bibファイルが書き込まれる
アウトラインを作成する

Now use the write skill. Build an outline that organizes those papers into a coherent narrative.✓ コピーしました

→ セクション見出しとどの論文がどこに入るかを含むアウトライン
下書きする

Draft section 2 using only the papers in your outline. Cite inline with \cite{}.✓ コピーしました

→ セクションが下書きされ；引用が解決される

結果： 適切な引用を含む文献レビューの最初の下書き、改訂の準備完了。

注意点

リサーチスキルがClaudeが実際に読んでいない論文を返す — arxiv-mcp-serverとペアにして、タイトルから要約するのではなく、アブストラクトとPDF全文を取得してください

組み合わせ： arxiv-mcp-server

指導教員に見せる前に自分の下書きにレビュースキルを実行する

👤 より厳しい最初の読みが欲しい人 ⏱ ~60 min intermediate

使うタイミング： 完成した；見えなくなった粗い部分があると感じている場合。

フロー

対立的レビューを実行する

Use the review skill. Read /paper/main.tex as a skeptical reviewer. Identify weakest 3 claims, missing citations, structural issues.✓ コピーしました

→ 主張ごとの批評
改訂する

Use the revise skill to address the top 3 review items. Don't change anything else.✓ コピーしました

→ ターゲットを絞った編集

結果： 指導教員のレビューに耐える下書き。

注意点

レビュアーが優しすぎる — --style harshを渡してpromptがより厳しいペルソナをエンコードするようにしてください

組み合わせ： paperdebugger-mcp

特定のジャーナル/会議テンプレートに合わせて最終化する

👤 投稿段階の著者 ⏱ ~30 min intermediate

使うタイミング： 下書きが完成している；会議が特定のLaTeXクラスを使用している場合。

フロー

テンプレートを適用する

Use the finalize skill. Wrap /paper/main.tex into the IEEEtran template. Map abstract, sections, figures.✓ コピーしました

→ テンプレート化されたソースがコンパイルされる
コンプライアンスチェックをする

Verify formatting against the venue's policy (page limit, font sizes, margins).✓ コピーしました

→ コンプライアンスレポート；あればフラグが立つ

結果： 投稿可能なドキュメント。

注意点

一部の会議が独自の参考文献スタイルを必要とする — スキルは.bstファイルを確認し、欠けている場合は通知します

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

academic-research-skills-imbad + arxiv-mcp-server

リサーチを裏付けるために実際のアブストラクトとPDFを取得する

When researching, fetch full PDFs for top 10 papers via arxiv MCP.✓ コピーしました

academic-research-skills-imbad + paperdebugger-mcp

PaperDebuggerのマルチエージェントレビュアーを使ってより厳しいレビューを行う

After self-review, run PaperDebugger reviewer for a second opinion.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール	入力	呼び出すタイミング
research	topic, depth?, max_papers?	ステージ1
write	outline, papers, target_length	ステージ2 — 下書き
review	draft_path, style?	ステージ3
revise	draft, review_items[]	ステージ4
finalize	draft_path, template	ステージ5

コストと制限

運用コスト

APIクォータ: LLMに依存
呼び出しあたりのトークン: 文献レビューは50k+ token；完全な論文は100k+
金額: 無料；LLMコストはお客様負担
ヒント: ステージごとに実行してください — 5つすべてを1回の呼び出しでやろうとしないでください

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

最小スコープ： filesystem-read filesystem-write

認証情報の保管： なし

データ送信先： LLMプロバイダー；組み合わせる場合はarxivも

AI補助執筆のルールは機関によって異なります — ご自身の機関を確認してください

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

引用が架空

常にarxiv MCPまたは別の実ソースフェッチャーとペアにしてください；タイトルのみでリサーチを実行しないでください

確認： 各引用をSemantic Scholarで確認

下書きが定型的に感じられる

--voice voice.mdで著者の声のサンプルを渡してください

最終化テンプレートのコンパイルが失敗する

\usepackageとテンプレートファイルがプロジェクトルートにあることを確認してください

確認： `pdflatex`または`latexmk`がクリーンに実行されること

代替案

Academic Research Skills 他との比較

代替案	代わりに使う場面	トレードオフ
PaperDebugger (MCP)	特にマルチエージェントの論文レビューが欲しい場合	PaperDebuggerはレビュー中心；このスキルは5段階すべてをカバー
Overleaf + Grammarly	純粋な組版 + 軽い文法チェックの場合	エージェント統合なし

その他

リソース

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