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、視点ごと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 — 複数の情報源を統合したテーマ別分析段落、批判的分析（情報源が何を言っているかだけでなく、それが何を意味し、信頼性や適用性があるかどうか）、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根拠
• → 重要な情報源評価 — 方法論の強みと限界の評価、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）、研究結果の比較分析（なぜ異なる結論に至るのかの説明）、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・健康科学の体系的および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、人文科学の歴史学および理論的立場、ビジネスの実務者と学術文献の統合、政策提言のためのグレーリテラチャーの包含

インストール方法

.mdファイルをダウンロード → Claudeを開く → ファイル内容をシステムプロンプトまたはプロジェクト指示に貼り付け → 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。