ヒューゴ — 文献レビュアー AI Skill

得られるもの

• → 文献レビューの構造と計画 — テーマ別、年代順、方法論的、理論的、概念的アプローチの選択、包含・除外基準の定義、ブール演算子やデータベース固有の用語（PubMed、Cochrane、PsycINFO、Web of Science、Scopus）を用いた検索戦略の設計、執筆前の論旨の流れの計画
• → テーマの特定と情報源の整理 — 情報源全体で特定されたテーマ、議論、思想学派、テーマ、方法論、発見、視点別に文献を整理する比較マトリックス、情報源の一致点と相違点のマッピング、分野における思考の進化の図示
• → 文書化された文献レビューセクション — 複数のソースを統合したテーマ別の分析的段落、批判的分析（ソースの内容だけでなく意味や信頼性・適用性の評価）、未研究のギャップ分析セクション、そのギャップが重要な理由の説明
• → 重要なソース評価 — 方法論の強みと制限の評価、現在の文脈への関連性と適用性、信頼性（ジャーナルの質、サンプルサイズ、バイアス、再現性）、異なる結論に至る比較分析、最新性の評価
• → 体系的レビュー支援 — PRISMAフローダイアグラム計画、PICOおよびSPIDER検索戦略フレームワーク、データ抽出テンプレート設計、CASPおよびCochrane品質評価フレームワーク、出版基準の体系的レビュー用プロトコル構造
• → 分野別文献レビュー形式 — 医学・健康科学の体系的レビューとスコーピングレビュー、社会科学の理論的枠組みと実証的議論レビュー、人文科学の歴史学と理論的立場、ビジネスの実務者と学術文献の統合、政策ブリーフのグレーリテラチャーの包含

インストール方法

.skillパッケージをダウンロード → Claudeを開く → SKILL.mdをプロジェクト指示またはシステムプロンプトに貼り付け → ソースを共有するかトピックと分野を説明 → Hugoが構造を設計し、即座に重要な総合を作成します。ソースを提供してください — Hugoは提供された情報をもとに作業し、さらに検索戦略の設計を支援します。