スキル

naskah-id:インドネシア語学術執筆・編集のための AI Agent Skill

インドネシア語のジャーナル論文・学位論文・研究費申請書などの学術テキストの執筆・編集に最適で、EYD V と KBBI 規範に準拠します。前提として Node.js 18+ の agent 環境が必要で、データや文献を一切捏造せず、引用が欠けている場合は補完待ちのマークを残します。

公式ソース · nothinx/naskah-id

インストール

npx skills add nothinx/naskah-id

誰に向いているか

naskah-id はインドネシア語の学術執筆向けの AI agent Skill で、次のようなテキストを執筆・編集する必要がある人に適しています:ジャーナル論文、卒業論文(skripsi/tesis)、研究費申請書、研究報告書。EYD V(第5版正書法規範)と KBBI の語彙基準を内蔵し、学術的誠実性の制約を重視しています:バインドされた agent はデータ・結果・引用・参考文献を捏造してはならず、編集時に数値・結果・引用を変更してはならず、検証可能な文献がない場合は出典をでっち上げるのではなく [PERLU RUJUKAN: ...] マークを書き込みます。

不向きなケース:インドネシア語以外の執筆タスクや、AI に実際の文献を自動補充させたいシナリオ——この Skill は捏造を明確に禁止しており、文献は自分で検証する必要があります。

3分で最初の試用を完了

公式が推奨するインストール方法は1コマンドです:

npx skills add nothinx/naskah-id

前提条件とインストール先:

  • Node.js 18 以降が必要です。
  • 上記の -g なしのコマンドは現在のプロジェクトに Skill をインストールします。-g を付けた(npx skills add nothinx/naskah-id -g)場合はすべてのプロジェクトに適用されます。
  • 公式の説明によると、このコマンドは Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot、Windsurf、OpenCode、Cline、Kiro、Antigravity、および Agent Skills 形式をサポートするその他数十種類の agent で利用できます。一部の agent では -a 引数でインストール先を指定でき、例えば Claude Code では .claude/skills/naskah-id となります。

最初の低リスクな試用(チェック系タスクから始めることを推奨):

  1. Skill をインストールしたプロジェクトで、対応する agent に naskah-id を読み込ませます。
  2. 読み取り専用の診断タスクを依頼します:インドネシア語の学術テキスト(論文の段落など、Markdown でもプレーンテキストでも可)を agent に渡し、EYD V と KBBI に基づいて綴りと用語をチェックしてもらいますが、まずファイルは変更しません。「レポートだけ出して、ファイルには書き込まないで」と明確に伝えます。
  3. 成功のサイン:agent が学術規範に基づき、綴り・用語・構造に関する診断意見を提示すること。文献が絡む場合は、捏造された引用ではなく [PERLU RUJUKAN: ...] マークが現れるはずです。

注意:agent が Skill を読み込んだ後にあなたのファイルを読み書きしたり、コマンドを実行したり、ネットワークにアクセスしたりするかどうかについて、公式のエビデンスは項目ごとには説明していません。ゼロリスクと想定しないでください。ファイルを変更する操作の前に副作用を確認し、バックアップを取っておいてください。

また、リポジトリには scripts/periksa.py が付属しています(任意、Python 3.7+ が必要、追加依存なし):python scripts/periksa.py naskah.md を実行すると、モデルを一切呼び出さずに、原稿内の違反パターンや AI 特有の文体をマークできます。これは agent を経由しない独立したローカルチェックであり、最初の試用前の簡易スクリーニングとして使えます。Skill にはさらに、文献の検索・照合用の scripts/openalex.py(アカウント不要で利用可)も付属しています。

使用例

ケース1:論文の段落が規範に合っているかチェック。 インドネシア語のジャーナル投稿テキストの一部を、Skill をインストール済みの agent に渡し、EYD V と KBBI に基づく編集診断を依頼します。agent は制約に従います:数値・結果・引用を変更せず、何も捏造せず、検証可能な文献が欠けている箇所には [PERLU RUJUKAN: ...] とマークします。綴りや用語レベルの修正提案が得られ、数値と引用は元のまま保たれると期待できます。

ケース2:検証可能な文献を探す。 agent に付属の scripts/openalex.py(アカウント不要)を使わせ、論文テーマに沿って参考文献を検索し、既存の引用を照合します。確認できるのは、OpenAlex の検索を支援してくれることです。検索結果の正確性やその後の書き込み操作については、使用前に agent と確認してください。検索結果を直接原稿に書き込ませないようにしましょう。

使用上の境界

  • ファイルとコマンドへのアクセス:scripts/periksa.py と scripts/openalex.py はローカルスクリプトで、前者は Python 3.7+ が必要、後者は文献検索用(外部サービス OpenAlex へのアクセスを伴う)です。agent が Skill を読み込んだ後にこれらのスクリプトを自動実行したりファイルを読み書きしたりするかどうかは、エビデンスでは項目ごとに説明されていません。
  • 副作用と確認ポイント:編集系タスクでは書き換えテキストが生成される可能性があります。ファイルを直接変更するかどうかはエビデンスに記載がありません。ファイルを変更したり外部サービスを呼び出したりする動作は、影響範囲を明確にしてから確認してください。
  • 実行環境とクライアントの前提:インストールコマンドには Node.js 18+ が必要です。Agent Skills 形式をサポートする agent(Claude Code、Cursor など)経由で使用します。
  • 公式の明示的な制限:データ・結果・引用・参考文献を捏造しないこと。編集時に数値・結果・引用を変更しないこと。信頼できる出典がない場合は [PERLU RUJUKAN: ...] マークを使うこと。
  • 未確認事項:インドネシア語以外のテキストへの対応、ファイル読み書きとネットワーク動作の具体的な詳細、各 agent での実際の効果の違いは、インストール後の実測で確認してください。