MaryCache / imozuru

# imozuru
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imozuruは、知らない分野を、原文にたどりつくまで芋づる式に掘るClaude Codeのスキルです。
Batesのberrypicking、Ellisの探索行動のモデル、Kuhlthauの探索過程の研究など、図書館情報学の情報探索の研究から、考え方を応用しています。
## ふつうに頼んだときとの違い
スキルなしで「調べて」と頼むと、LLMは検索上位の数件を読んで要約を返します。
要約はすぐに読めますが、判断に必要な細部が落ちやすい欠点を抱えています。
分野の用語を知らないうちは検索語も選べないため、最初に思いついた言葉の範囲から先へ進めません。
imozuruはまず分野の用語、中心にいる人、知見が集まる場を押さえ、そこから引用やリンク、著者をたどって原文を集めます。
集めた原文は要約せずに保存し、答えに必要な主張ごとに「どのファイルの何行目か」を示すに留まります。
原文を読んで判断するのは、ユーザー自身です。
## 動き方
 [code] 
Claudeはまず、問いと、答えるために必要な主張を3〜6個書き出します。
次に、探し方を変えた2本の検索役（Webを検索するサブエージェント）で用語、人、場を集め、地図（`map.md`）にまとめます。
その後、原文が見つかるまで参考文献や被引用、著者をたどっていきます。
論文のない分野では、記事の中のリンクや「〇〇さんの記事を参考にした」という記述をたどります。
見つけた原文は `sources/` に保存し、404やログインを求めるページは中身を見て除きます。
すべての主張に原文が付くか、新しい資料が出てこなくなったら探すのをやめます。
最後に、原文から切り出した文を主張ごとに並べたページ（抜き書きのページ）を作ります。
見張りのモードでは、掘って見つけた場（QiitaやZennのタグ、note、YouTube、ブログ、arXiv）の新着をRSSで集めて並べます。
## 入れ方
### Claude Code のプラグイン
このリポジトリをマーケットプレイスとして追加し、プラグインとして入れます。
 [code] 
プラグインには版の番号を付けていないので、main にコミットが入るたびに新しい版として扱われます。
自動で最新にしたいときは、`/plugin` のマーケットプレイスの画面で imozuru の自動更新を入れてください。
手で更新するときは `claude plugin marketplace update imozuru` を流します。
### skills のCLI
skills のCLIでも入れられます。
 [code] 
手動の場合は、`skills/imozuru/` を `~/.claude/skills/imozuru/` にコピーしてください。
## 必要なもの
スクリプトはPython 3.10以上の標準ライブラリだけで動き、次のコマンドは入っていれば使います。
| コマンド | 使う場面 | 入っていない場合 |
|---|---|---|
| `pdftotext`（popplerかXpdf） | PDFから本文を取り出す | PDFの本文が取れず `FAIL` になる |
| `pdftoppm`（popplerかXpdf）と `tesseract` | 文字の層がない古いPDFをOCRにかける | そのPDFは `FAIL` になる |
| `yt-dlp` | YouTubeの字幕を取得する | 動画は `FAIL` になる |
| ax | HTMLをmarkdownにする | 標準ライブラリで文字だけを取り出す（見出しや表の形はaxのほうがよく残る） |
引用をたどる `chain.py` は OpenAlex のAPIを使いますが、APIキーは必要ありません。
## 使い方
Claude Codeで、次のように頼みます。
 [code] 
 [code] 
 [code] 
結果は `~/research/ /` に、次の形で保存されます。
 [code] 
抜き書きのページの見本は `examples/demo/` にあり、次のコマンドでスクリプトだけを試せます。
 [code] 
## 設計の考え方
### 要約しない理由
Kuhlthau（1991）は、調べ始めの混乱した段階で詳しくまとめると、早すぎる閉じ（premature closure）を招き、探索の過程が妨げられると述べています。
そのためimozuruは、原文の場所を示すところまでにとどめています。
### 止めどきの決め方
止める条件は2つです。
1つ目は、すべての主張に原文の場所が付くことで、証拠がそろったかで止めどきを決めるRohとHan（2026）のHALTにならいました。
主張が甘くならないよう、少なくとも1つは依頼の言葉の条件をそのまま含め、半分以上は原文を読まないと答えられない形にしています。
2つ目は飽和で、2本の検索役が挙げた資料の7割以上がすでに地図にあれば止めます。
独立した2回の探索の重なりから全体の数を見積もる考え方（Kastner 2007）を借りたもので、7割は試しながら決めた仮の目安です。
### 方向を1つに決めない理由
Zhouら（2026）のHypoSearchによると、AIの検索は方向がいくつもありうる段階で1つを選び、後の検索でもその道を選び続けて失敗しがちです。
そこで迷ったときは、別の仮説を持たせた検索役を2本並べ、結果を比べてから進みます。
### 論文のない分野の扱い
塗り方やMIXのように論文がほとんどない分野では、知見の多くが個人のブログや動画にあります。
imozuruはそうした記事も論文と同じようにたどるので、保存した原文には次の印を付け、どれを信じるかはユーザーに任せています。
- 〔論文〕査読や学会を通ったもの、arXivのプレプリント
- 〔本人〕やった本人の記録（自分で試した、作った、測った過程が書いてあるもの）
- 〔観察〕他人の作品ややり方を見て、特徴を書き出したもの
- 〔まとめ〕他人の知見を集めたり言い換えたりした記事
- 〔公式〕道具や製品を作った側の文書
### 抜き書きを機械で照合する理由
原文を何十本も保存しただけでは、どこから読めばよいか分かりません。
そこでEllisのモデルにある抜き書き（extracting）にならい、主張ごとに原文の該当部分を切り出したページを作ります。
`report.py` は、切り出した文が原文の指定の行にそのまま在るかを照合し、1語でも違えばページを作りません。
## 決まりの出典
スキルの各決まりがどの論文のどこから来ているかは、`skills/imozuru/references/theory.md` にまとめています。
## 注意点
- 検索役はWebを検索するため、問いの内容が検索語として外部に送られます。機密情報や個人データが関わる調べものには使わないでください。
- 有料の論文を回避して入手する手段は使わず、取得できなかったものは「届かなかった」と報告し