MIT ライセンスの DeepSeek Harness スキルバンドル。論文改稿・rebuttal 準備・発表ストーリーボードを、根拠パッケージ・diff 単位の編集・検証レポート付きで提供します。
DSH 統合
ネイティブ実行
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-11-11
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
与えられた実験記録と参考文献に照らして論文原稿を改訂する
追跡可能な提案、diff 形式の正確な編集、改訂原稿、チェックレポートを run ディレクトリに出力
AI にそのまま書き換えさせるのではなく、追跡できる改訂の記録を残したい研究者や学生
同じ根拠から rebuttal や発表用ストーリーボードを準備する
同じ 3 スキルのバンドルを rebuttal 準備と発表ストーリーボードに適用
査読への返答を書く著者、論文をスライド化する人
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- skills CLI 経路では Python 3.10 以上と Node.js
- プラグイン経路では DSH 0.2.1 以降（バンドルにビルド手順は不要）
インストール手順
- 01
プラグイン経路：`dsh plugin --profile web add dsh-paper-agent-skills`
$ dsh plugin --profile web add dsh-paper-agent-skills
- 02
スキル経路：`npx skills add Scodive/Paper-Agent-Skills --agent universal --skill '*' --copy --yes` で DSH が検出できる共有 agent ディレクトリへ導入
$ npx skills add Scodive/Paper-Agent-Skills --agent universal --skill '*' --copy --yes
- 03
続いて仮想環境を作成し、スクリプトの依存関係をインストールします：`python3 -m venv .paper-agent-venv` と `.paper-agent-venv/bin/python -m pip install -r .agents/skills/academic-paper-writing/scripts/requirements.txt`
導入成功の確認
- agent セッションを開き、自分の記録に照らして原稿を改訂させる。出力は `runs/review-01/results/` で確認
- README には DSH 0.2.2-rc.1 でスキル読み込み 3/3 を実測したと記載されています
03DSH 統合と能力の範囲
DSH プラグインバンドル（`dsh-paper-agent-skills`）が 3 つのスキルを bundled skill provider として登録します。skills CLI で同じスキルを共有 agent ディレクトリへ導入する方法もあります
論文改稿
Markdown、単一ファイル TeX、テキストベース PDF、実験記録の JSON/CSV、参考文献の BibTeX/JSON→run ディレクトリ内の suggestions.md、revised.md / revised.tex、changes.diff、checks.md
レビューはホストの agent が行い、同梱の Python ツールは根拠のパッケージングと編集の検証のみを担当します根拠のパッケージングと編集の検証
与えられた実験記録と参考文献→パッケージ化された根拠と、編集に対する機械的検証
モデルの API キーは不要ですrebuttal 準備と発表ストーリーボード
同じ論文と同じ根拠→同じスキルバンドルから生成する rebuttal 草案とスライド用ストーリーボード
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- AI にそのまま書き換えさせるのではなく、追跡できる改訂の記録を残したい研究者や学生
- 査読への返答を書く著者、論文をスライド化する人
不向きな用途
- 公開された検証結果は、執筆品質の向上・科学的正確性・採択率の改善を証明するものではありません。
- 実験記録は再現されず、参考文献は独立検証されず、PDF のレイアウトもツールでは保持されません。収集した論文はそれぞれ元のライセンスを保持します。
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- 公開された検証結果は、執筆品質の向上・科学的正確性・採択率の改善を証明するものではありません。
- 実験記録は再現されず、参考文献は独立検証されず、PDF のレイアウトもツールでは保持されません。収集した論文はそれぞれ元のライセンスを保持します。
- skills CLI 経路には Python 3.10 以上と Node.js、DSH プラグイン経路には DSH 0.2.1 以降が必要で、後者にビルド手順はありません。
- 同梱の Python ツールにモデルの API キーは不要ですが、レビューを行うホストの agent には DSH で使えるモデルが必要です。
MIT · README の記載のみ、facts パックにタグ付きリリースなし、セキュリティ監査なし
06よくある質問
DSH プラグインとして導入するには？
`dsh plugin --profile web add dsh-paper-agent-skills` を実行します。このバンドルは 3 つのスキルをモデルのスキルカタログに bundled skill provider として登録し、DSH 0.2.1 以降が必要でビルド手順はありません。
もう 1 つの導入手順は？
同じ 3 つのスキルを skills CLI で DSH が検出できる共有 agent ディレクトリへ導入できます。`npx skills add Scodive/Paper-Agent-Skills --agent universal --skill '*' --copy --yes` を実行し、`.paper-agent-venv` を作成してスクリプトの依存関係をインストールします。この経路には Python 3.10 以上と Node.js が必要です。
ツールはモデルを呼び出しますか？
いいえ。同梱の Python ツールにモデルの API キーは不要です。レビューはホストの agent が行い、ツールは根拠のパッケージングと編集の機械的検証だけを担当します。
1 回の実行で何が出力されますか？
`runs/review-01/results/` のような run ディレクトリに、`suggestions.md`（提案と未解決項目）、`revised.md` または `revised.tex`、`changes.diff`（正確な編集）、`checks.md`（機械的チェックと根拠の限界）が出力されます。
検証結果は論文が良くなった証明になりますか？
いいえ。README は、観測された結果が執筆品質の向上・科学的正確性・採択率の改善を証明するものではないと明記しています。参考文献は独立検証されず、PDF のレイアウトもツールでは保持されません。
07関連する DSH ワークフロー
nuwa-skill
by alchaincyf
人物の思考傾向や判断の手がかり、表現スタイルを整理するDeepSeek Harness向けスキルです。
distilly
by titanwings
他者の思考プロセスを蒸留し、あらゆるエージェントやボットで再利用できるスキルに変換するプラグイン（旧 Colleague Skill）。
dsh-market
by dsh-market
DeepSeek Harness 内のプラグインマーケット。Settings の Plugin Market から閲覧・検索・ワンクリックインストールでき、インストール元はキュレーション済みレジストリに限定
answer-me-with-html
by qingyuna
複数ステップの質問を、図解や任意のナレーション動画を含む読みやすい1ページHTML解説に変換します。
08データと出典
The same three skills also ship as a DSH plugin bundle, which registers them as a bundled skill provider in the model's…
Either installation path works. The plugin bundle requires DSH 0.2.1 or newer and needs no build step.
Live DSH skill loading | 3/3 skills loaded | DSH 0.2.2-rc.1; skills installed by skills CLI 1.7.6
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-11-11。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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