--- name: related-work description: | content/daily/ の作業メモを参照し、ユーザーの現在の考えに関連する研究を調査。 既存のアイデアとの類似性・差異を明確化。 トリガー: 「関連研究を探して」「先行研究は?」「似た研究ある?」「誰かやってる?」 --- # Related Work ユーザーのアイデアに関連する先行研究を調査し、差別化ポイントを明確化する。 ## ワークフロー ``` 1. アイデア抽出 → content/daily/ からユーザーの現在のアイデアを把握 → キーワードを自動抽出 2. 関連研究検索 → 抽出したキーワードで論文検索 → 類似手法・類似問題設定を探す 3. 比較分析 → 類似点と差異を整理 → ユーザーの新規性を明確化 4. 既存ノートとの連携 → content/papers/ の既存ノートと関連付け ``` ## キーワード抽出 ユーザーのメモから検索キーワードを抽出: ```bash # 最近のメモを読み込み Read content/daily/{最新}/memo.md # 抽出する要素 - 技術用語 - 問題設定 - 手法名 - 応用領域 ``` ## 検索と分析 ```bash # arXiv/Semantic Scholar で検索 WebSearch query="{キーワード} related work survey" # 類似論文の特定 - タイトルの類似性 - 問題設定の類似性 - 手法の類似性 ``` ## 差異分析フレームワーク | 観点 | あなたのアイデア | 関連研究 | 差異 | | -------- | ---------------- | -------- | ---- | | 問題設定 | | | | | 手法 | | | | | データ | | | | | 評価指標 | | | | ## 出力形式 ```markdown # 関連研究調査: {アイデア名} ## あなたのアイデアの要約 {1-2文} ## 関連する先行研究 ### 1. [論文タイトル](URL) - **類似点**: ... - **差異**: ... - **参考になる点**: ... ## あなたの新規性 {関連研究との比較から導かれる差別化ポイント} ## 追加調査の推奨 - [ ] より詳しく読むべき論文 - [ ] 確認すべき関連分野 ``` ## 並列エージェント設計(必須) **重要: エージェント起動時は必ず新しいターミナルペーンを作成し、進捗を可視化すること。** 論文調査は必ず複数エージェントで並列に実行: - Agent 1: 主要キーワードでの検索 - Agent 2: 関連分野での検索 - Agent 3: 引用ネットワーク/著者追跡 各エージェントは独立して調査し、結果を統合する。 ## content/papers/ との連携 既存の論文ノートがあれば参照: ```bash Glob content/papers/notes/*.md Grep "{キーワード}" content/papers/notes/ ``` ## 論文ダウンロードフロー 重要な関連研究を特定したら、ユーザーにダウンロードを依頼: ```markdown ### ダウンロード推奨論文 以下の論文をダウンロードして `content/papers/pdfs/` に保存してください: | 論文 | URL | 保存名 | |------|-----|--------| | {タイトル} | [ACM DL](...) | {著者}-{年}-{キーワード}.pdf | ダウンロード後は `/paper-reader` で詳細を読み解けます。 ``` ### reading-list.md への追記 見つけた重要論文を `content/papers/reading-list.md` に追加: ```bash # 優先度に応じて追記 Edit content/papers/reading-list.md # フォーマット: - [ ] **タイトル** (学会 年) - 関連理由 ``` ## paper-reader スキルとの連携 ユーザーが論文をダウンロードしたら `/paper-reader` を案内: > 論文がダウンロードできたら `/paper-reader` で詳しく読み解けますよ。