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:

# 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

# 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

出力形式

# 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:

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:

### 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:

# 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。