TiAb Review Plugin

Chrome拡張機能 - Systematic Reviewのタイトル・抄録スクリーニングを効率化するツール

Chrome storeで公開されてます。

• Node.js 22 系（.nvmrc と package.json の engines で指定。CI も同じファイルを参照）
• npm >= 10（Node 22 同梱）
• Google Cloud CLI (gcloud) - OAuth設定に使用

npm install

# Ubuntu/Debian
sudo snap install google-cloud-cli --classic

# macOS
brew install google-cloud-sdk

# Windows (PowerShell)
(New-Object Net.WebClient).DownloadFile("https://dl.google.com/dl/cloudsdk/channels/rapid/GoogleCloudSDKInstaller.exe", "$env:Temp\GoogleCloudSDKInstaller.exe")
& $env:Temp\GoogleCloudSDKInstaller.exe

# ログイン
gcloud auth login

# 新しいプロジェクトを作成（または既存のプロジェクトを使用）
gcloud projects create tiab-review-plugin --name="TiAb Review Plugin"
gcloud config set project tiab-review-plugin

# 必要なAPIを有効化
gcloud services enable sheets.googleapis.com
gcloud services enable drive.googleapis.com

拡張機能は chrome.identity.launchWebAuthFlow でOAuth認可を行うため、クライアントの種類は「ウェブ アプリケーション」を使用します（「Chrome拡張機能」種別ではありません）。

1. Google Cloud Console を開く
2. 「認証情報を作成」→「OAuthクライアントID」
3. アプリケーションの種類: ウェブ アプリケーション
4. 承認済みリダイレクトURIに次の2件を登録（末尾スラッシュ必須）:
   • https://alejlnlfflogpnabpbplmnojgoeeabij.chromiumapp.org/（ストア版）
   • https://ifnejjicfekmighagknaacliiiliodgf.chromiumapp.org/（dev版、manifest.json の key 保持時のID）
5. 作成されたクライアントIDを .env の WEBAUTH_CLIENT_ID に設定（下記参照）

.env.example を .env にコピーして値を設定します。

LLM プロバイダ: Gemini / OpenRouter / OpenAI / Anthropic / TypeSafe に対応。v0.19.0 から Gemini に加えて OpenRouter モデル (qwen/qwen3-235b-a22b-2507, deepseek/deepseek-v4-flash) が選択可能。OpenRouter キーは https://openrouter.ai/keys で発行し、サイドパネルの「🔑 APIキー」カードの OpenRouter 行から登録します（環境変数は実験ランナー用途のみ）。

TypeSafe（2026-09 採用）: jev-1.13.0 を選べます。キーは https://console.typesafe.ai/settings/keys で発行し、サイドパネル「🔑 APIキー」カードの TypeSafe 行に貼り付けて「確認して保存」を押します（環境変数 TYPE_SAFE_API_KEY は実験ランナー用途のみ）。判定理由の文章は返らず、基準の要素ごとの合致確率を記録します。基準の最適化には使えません。 OpenRouter のキーだけでも typesafe/jev-1.13（OpenRouter 経由）を選べます。単価は入力 $0.042/100万トークン・出力無料（2026-09-18 時点の OpenRouter 表示）。

WEBAUTH_CLIENT_ID は dev/ストア共通の単一クライアントです。 リダイレクトURIが拡張機能IDから実行時に導出されるため、同じクライアントIDのまま2件のリダイレクトURI（上記手順4）を登録しておけば dev ビルド・ストアビルドの双方で動作します。

共有された既存スプレッドシートは、最小権限の drive.file スコープで扱うため、ユーザーが Google Picker で明示的に選択したファイルのみアクセス対象になります。

1. Google Cloud Console で Google Picker API を有効化します。
2. API key を発行し、HTTPリファラーを https://youkiti.github.io/* と https://docs.google.com/*（ローカル検証時は http://localhost:8080/* も追加）に制限します。Picker は docs.google.com の iframe で描画されるため、https://docs.google.com/* が無いと Picker 内に「API デベロッパー キーが無効です」と表示されることがあります。
3. API制限は Google Picker API のみ にします。
4. GitHub Pages のWebビルド用に repository variables へ PICKER_API_KEY と GCP_PROJECT_NUMBER を設定します。
5. ローカル .env にも同じ値を設定します。

# 開発ビルド（key 保持。WEBAUTH_CLIENT_ID 必須。認証を使わないローカル作業やCIでは
# ALLOW_NO_AUTH=1 npm run dev で警告のみに格下げできる）
npm run dev

# 本番ビルド（WEBAUTH_CLIENT_ID 必須 + key 削除）
npm run build

# ウォッチモード（開発中）
npm run watch

1. chrome://extensions を開く
2. 「デベロッパーモード」をON
3. 「パッケージ化されていない拡張機能を読み込む」→ dist フォルダを選択

プロジェクトの新規作成（スプレッドシート作成 → RIS 取り込み → 招待）を、拡張機能の画面を開かずにコマンド1回で実行できます。判定を依頼する側がプロジェクトを作って判定者を招待する運用で、RIS をスクリプトで生成している場合に使います。

# まず解釈結果だけを確認する（Google には接続しない）
node scripts/create-project.mjs --title "プロジェクト名" --ris path/to/records.ris --dry-run

# 作成と取り込み
node scripts/create-project.mjs --title "プロジェクト名" --ris path/to/records.ris

# 作成・取り込み・招待（指定した相手に Google から招待メールが届く）
node scripts/create-project.mjs --title "プロジェクト名" --ris path/to/records.ris --share a@example.com,b@example.com

初回のみ、Google Cloud Console で OAuth クライアントを作ります。

1. 「API とサービス」→「ライブラリ」で Google Sheets API と Google Drive API を有効にする（「セットアップ」の手順3を済ませていれば不要）
2. 「API とサービス」→「認証情報」→「認証情報を作成」→「OAuth クライアント ID」
3. アプリケーションの種類: デスクトップ アプリ（リダイレクト URI の登録は不要）
4. 作成されたクライアント ID とクライアント シークレットを .env の CLI_OAUTH_CLIENT_ID / CLI_OAUTH_CLIENT_SECRET に設定する

拡張機能・Web版と同じ Google Cloud プロジェクトに作ってください（同じプロジェクトなら、作ったプロジェクトを拡張機能でそのまま開けます。招待された判定者は、初回に「Googleで許可する」からシートを1回選びます）。ログイン情報（リフレッシュトークン）はリポジトリの外の ~/.tiab-review-plugin/cli-credentials.json に保存されます。

オプションの一覧、同意画面の設定、うまくいかないときの対処、**自分の Google Cloud プロジェクトでこのコマンドを使いたい人向けの手順（AI アシスタントに手伝わせるときの進め方を含む）**は scripts/create-project/README.md にあります。

起動は npm ci → .env.example を参考に .env に認証設定 → npm run dev → chrome://extensions から dist/ を読み込む。設定値の取得は上の「セットアップ」を参照。 開発中は npm run watch（Web版は npm run watch:web）を使う。 依存共有済みの worktree ではインストールを省き、認証不要のコンパイル確認には ALLOW_NO_AUTH=1 npm run dev を使える。認証設定のない成果物は配布しない。

プレースホルダーによる両productionビルドはコンパイル検証専用で、配布・アップロードしない。 src/sidepanel/ の変更は両版に入るため、両ビルドを通す。

依存方向は「画面 → 処理の調整 → ドメイン純関数 / 保存API → platform」。 型・既定値からUIや通信を参照しない。新規ファイルは200〜500行を目安に、変更理由とテスト境界が 共通の処理をまとめる。800行超の新規ファイルは設計レビュー対象で、構造検査が失敗する。 既存の超過は改善対象として増減を表示し、コメントを削って行数を合わせない。

構造検査は相対import（型・動的importを含む）の新規違反・循環を検出する。 基準値の更新は node scripts/check-structure.mjs --update-baseline。 予算の更新は npm run bench:bundle 後に node scripts/check-bundle-budget.mjs --update-budget で行う （実測初期JS量の101%、バイト単位で切り上げ）。既存の統計を使う場合は node scripts/check-bundle-budget.mjs --stats .tmp/bench/bundle-stats-<日時>.json。 基準値・予算を更新するときは、設計上の理由をコミットに書く。検査を通すだけの引き上げはしない。 重要な契約の参照先は AGENTS.mdの参照先索引、詳細は同ファイルの 「開発規約（依存方向・ファイル規模・CI 回帰条件）」を参照。

このリポジトリでは GitHub Actions の Codex PRレビュー ワークフローで、PR作成・更新・再オープン時に Codex が自動レビューコメントを投稿します。

有効化に必要なリポジトリ設定:

• GitHub Secrets に OPENAI_API_KEY を登録してください。
• Actions の GITHUB_TOKEN に Pull requests と Issues への書き込み権限を許可してください。
• fork 由来のPRでは Secrets 保護のため、このワークフローは実行されません。外部コントリビューターPRも自動レビューしたい場合は、OpenAI Codex のCode review設定側でAutomatic reviewsを有効化する運用を検討してください。

レビュー指示は .github/codex/prompts/pr-review.md にあります。

• リリースは npm run release（修正・小変更: 0.33.2 → 0.33.3 + ストア用ビルド）または npm run release:major（機能追加: 0.33.2 → 0.34.0）。生成される dist.zip をデベロッパーダッシュボードにアップロードします（ファイル名は dist.zip 固定。バージョン付きの名前ではアップロードできません）。
• Chrome Web Store では manifest.json の key フィールドが禁止のため、本リポジトリでは 本番ビルド（production）時のみ dist/manifest.json から key を自動的に除去します。
• chrome.identity.launchWebAuthFlow の認可には、ウェブ アプリケーション種別のOAuthクライアントをGCP側で作成し、承認済みリダイレクトURIにストア版・dev版それぞれの https://<拡張機能ID>.chromiumapp.org/ を登録した上で、.env の WEBAUTH_CLIENT_ID に設定してください（詳細は上記「OAuth 2.0 クライアントIDの作成」参照）。
• WEBAUTH_CLIENT_ID が未設定の状態で本番ビルドすると、誤った client_id 混入防止のためビルドを失敗させます。
• 旧テスター配布（zip を Google Drive へコピーする build:zip / build:zip:tester）は正式リリースに伴い廃止しました（最終配布は v0.24.0）。

• 管理者は、文献取り込み後に「全員用キャリブレーション」と「残りのグループ分割」を一度だけ作成できます。
• 分割後は References シートの screening_set 列に calibration / group-n を保存します。
• 管理者は設定画面から各グループの担当者メールを編集できます。
• 一般ユーザーには、自分に割り当てられたセットと calibration のみ表示されます。
• ウィザードで「今回は分割しない」を選ぶと再表示されませんが、管理者は設定画面から再表示できます。

• AIタブの「一括実行」から、AIに判定させる文献を限定できます（既定は従来どおり全件）。
• 担当セット（calibration / group-n）単位の一括選択と、個別チェックボックスの両方が使えます。
• 「人間がお試しスクリーニングした集合と同じものをAIに判定させて一致度を比較する」用途を想定しています。
• 選択内容はプロジェクト（スプレッドシート）に保存され、共同研究者にも共有されます。
• 選択できるのは最大1,000件です。選択中は実行上限（10/50/100/500/すべて）の指定が無効になり、選んだ分を全件実行します。

• フルテキストPDFはプロジェクトのDriveフォルダ（TiAb Review Plugin/{プロジェクト名}/fulltext/）に保存し、Referencesシートの fulltext_url に記録することで初めて「入手済み」として扱われます。
• Driveフォルダへ直接PDFを置くだけではアプリに登録されません（drive.file スコープではアプリ外で保存されたファイルが見えないため）。フルテキストタブの「Driveに直接置かれたPDFを取り込む」ボタンから対象PDFをGoogle Pickerで選択し、対応する文献に対応付けて取り込んでください。
• Driveに直接置かれたPDFを取り込むと、取り込み元PDFのIDがReferencesシートの fulltext_drive_source_id / fulltext_drive_copy_id 列に記録されます。これにより、他のメンバーが同じPDFを取り込み済みかどうかが全員から分かるようになりました（以前は取り込んだ本人以外には「未取り込み」に見えることがありました）。
• 取り込み時は元ファイルをコピーしてfulltextフォルダへ複製します。元ファイルは自動削除されず、取り込み完了後の画面で明示的にゴミ箱へ移動できます（30日間復元可能）。

• 判定保存に失敗した場合はキューに退避し、オンライン復帰時や次回保存時に再送します
• 100件未満は chrome.storage.local、100件以上は IndexedDB に保存します

• 既定のLLMモデルは gemini-3.1-flash-lite (GA, Temp 0) です。下記ベンチマークで速度・コスト効率に優れることを確認した上で、既定として採用しています。
• UI で選べるモデルは以下の 7 つ。プロバイダごとに別の API キーが必要です:
  • Gemini: gemini-3.1-flash-lite (既定 / depression Recall 93.6%) / gemini-3-flash-preview (Recall 96.1%)
  • OpenRouter (v0.19.0+): qwen/qwen3-235b-a22b-2507 (Recall 93.9% / Specificity 92.2% / 約 $0.135/1K件) / deepseek/deepseek-v4-flash (Recall 91.1% / Specificity 90.5% / 約 $0.756/1K件)
  • OpenAI: gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna
  • Anthropic: claude-haiku-5-5 / claude-sonnet-5-5（depression 1,993件のベンチマークは未実施。同梱基準の Recall ≥ 90% は未確認）
  • TypeSafe (2026-09 採用): jev-1.13.0（OpenRouter 経由は typesafe/jev-1.13。拡張の既定閾値0.3で depression Recall 96.1% / CQ1〜5 合算 95.0%（246/259）。判定理由の文章は返らず、基準の要素別確率を記録）
• OpenRouter モデルは experiments/openrouter-bench/ の depression データセット全件 (N=1,993) ベンチで採用基準 (Recall ≥ 0.90) を満たした 2 モデルのみを同梱しています。
• TypeSafe jev-1.13.0 は experiments/typesafe-jev/ で拡張の既定閾値0.3に固定して depression（Recall 96.1%）と CQ1〜5（合算 95.0%）を全件評価し、上と同じ同梱の採用基準 (Recall ≥ 0.90) を満たすため採用しています。
• OpenRouter カスタムモデル: 上記同梱モデル以外の OpenRouter モデル（例: anthropic/claude-3.7-sonnet、openai/gpt-4o-mini 等）も、サイドパネルの「OpenRouter カスタムモデル」カードからモデル ID を手入力できます。「テストして保存」を押すと実 API を 1 回叩き、スクリーニング用 JSON 出力が返ったモデルだけがブラウザに保存され、以降モデル選択肢に出現します（最大 20 件）。カスタムモデルは当ツールのベンチマーク対象外のため、組入精度は各自で必ず検証してください。
• 2026-05 以降は latest エイリアス (gemini-flash-lite-latest / gemini-flash-latest) ではなく、ベンチマーク済みの固定バージョン ID を採用しています。Google がエイリアス実体を更新した際の挙動変化 (Recall・コスト) を防ぐためです。例として gemini-3.5-flash (depression Recall 93.2%) が将来 gemini-flash-latest の実体になった場合でも、UI 上のユーザー設定は影響を受けません。
• 既存ユーザーの設定 (llm_model = gemini-flash-lite-latest 等) は、Config シート読み込み時に自動で固定 ID へマイグレーションされます (src/lib/gemini-api.ts の MODEL_ID_MIGRATIONS)。
• Run の集約は、呼び出しに指定したモデルID（requested_model / 既存の model）で行います。
• Gemini API応答に含まれる実モデルバージョンは、model_version として LLM_Executions / LLM_Runs / 判定noteに保存します。
• 各モデルのスクリーニング精度比較は下の「LLMスクリーニング精度ベンチマーク」を参照してください。

experiments/ 配下で複数モデルを 7 データセット (depression / cq1–cq5 / wilson、計約 22,000 件) で評価しています。threshold=0.5 固定（TypeSafe jev-1.13.0 のみ拡張の既定閾値 0.3 で固定し、0.5 を併記）、主指標は Recall (Sensitivity)。

所見:

• gemini-3.7-flash は入力/出力単価が前世代比半額（2026-12-31まで、以降は同額に改定予定）だが、Recall は 91.1%（最良条件）に留まり前世代・現行デフォルトのいずれにも届かず却下。thinking を上げても Recall はほぼ動かずコストだけ増える。詳細は experiments/gemini-3.7-flash/report.md。
• gemini-3.8-flash は $0.98/1K件と B4 の 0.58 倍まで安くなった（思考トークンが 3.7 LOW の約1/5）が、Recall は 88.9% と 4 世代で最低。「Recall↓・Precision↑（除外方向へ寄る）」の傾向が最も強く出ており却下。threshold を 0.05 まで下げれば Recall 97.5% に届くが Precision が 38.9% まで落ち、同 Recall 帯の B4（96.1% / 53.4%）に劣る。詳細は experiments/gemini-3.8-flash/report.md。
• jev-1.13.0（TypeSafe、2026-09）は、確率を直接返す System One API に「組み入れるべきか」の Noul 1問を投げ、拡張の既定閾値 0.3 で固定して評価した（過去モデルとの比較のため 0.5 も併記）。depression では Recall 96.1%（B4 と同値）だが Precision は 36.9% で、同 Recall 帯の B4（53.4%）に劣る。閾値0.5なら Recall 93.6% / Precision 53.3%。確率は0〜1に広く分布して順位付けも良い（ROC AUC 0.956、陽性280件中208件が 0.9 以上）。CQ1〜5 の結果は下の「全データセット Recall」を参照。1件あたり出力20トークン、入力は depression 約723・CQ 約950〜1,210 トークン、応答時間の中央値は約220〜240ms、全6データセット18,638件で失敗0件。OpenRouter 経由の単価（入力 $0.042/100万トークン、出力無料）で換算すると depression 約 $0.03/1K件、CQ 約 $0.04〜0.05/1K件。詳細は experiments/typesafe-jev/report.md。

OpenRouter 経由で利用できる主要 LLM をベースラインと同一プロンプト・同一データセット (depression) で評価しました。response_format: json_object モードで JSON 出力を強制しています。

所見:

• 2026-05 時点で OpenRouter 経由の最新 Kimi / Qwen / DeepSeek / Grok 系を試したが、Recall ≥ 95% (採用基準) を全件 1,993 で満たすモデルは無し。既存 B4 (gemini-3-flash-preview) を上回るモデルは確認できなかった。
• qwen3-235b-a22b-2507 (Instruct) は B4 比 コスト約 1/24 で Recall 93.9%。Recall を 2pp 譲っても圧倒的な低コストで一次スクリーニングしたい場合の「予算オプション」として有望。
• deepseek-v4-flash は Recall 91.1% で採用基準未達。内部 reasoning でレイテンシ・コストとも qwen Instruct の数倍。
• Thinking 系 (qwen3-thinking-2507, kimi-k2-thinking, grok-4.3) は 50〜300件サンプルでは Recall 100% を出すが、レイテンシ 16〜48 秒/件・コスト数倍〜十数倍で本番スケール非現実的。詳細は experiments/openrouter-bench/report.md。
• qwen/qwen3.8-27b（2026-08-14リリース、同Qwen系列の小型27B版）は Recall 85.0%で235B Instruct（93.9%）を8.9pp下回り不採用。レイテンシも235Bの約18倍（870ms/件）。詳細は experiments/qwen3.8-27b/report.md。

gpt-5.6-luna (3 ティア中の高速・低コスト層) を reasoning_effort 別に評価しました。gpt-5.6 は temperature / top_p を送信できない (HTTP 400) ため探索軸は reasoning_effort のみ (verbosity=low 固定)。Responses API + strict json_schema で JSON 出力を強制しています。

所見:

• 全 reasoning_effort で Recall < 95% (採用基準未達)、B4 (96.1%) を下回る。reasoning_effort を上げても Recall は改善せず (none 92.9% → low/medium 91.4%)、Precision のみ改善 (49→64%)。reasoning は判断を除外方向に寄せるため、感度最優先のスクリーニングとは相性が悪い。
• threshold を 0.05 まで下げれば none / low は Recall 95% を超える (95.7% / 95.4%) が、Precision が 38〜48% に低下し、同 Recall 帯の B4 に劣る。
• reasoning=high は未実行 (疎通で全件換算 ≈ $22)。単調な傾向から Recall 改善は期待薄。
• 詳細は experiments/gpt-5.6/report.md。

• B4 と flash-lite の列は閾値0.5、TypeSafe の列は閾値0.3 の値。CQ1〜5 合算は5データセットの混同行列を足したマイクロ平均で、B4 の合算は各 CQ の Recall と陽性数から逆算した値（257/259）。
• jev-1.13.0 は CQ1〜5 合算で Recall 94.98%（246/259、見落とし13件）で、既定モデルの置き換え基準（Recall ≥ 95%）にはわずかに届かないが、同梱の採用基準（Recall ≥ 90%）は満たすため選択肢として採用。flash-lite GA（91.1%）は上回るが、B4（99.2%）には届かない。見落としは cq1（10件）と cq3（2件）に集中し、cq2・cq4 は見落とし0件。合算の Specificity は 67.2%（flash-lite GA 71.7%）、Precision は 4.4%（同 4.8%）。cq2（陽性17件）・cq3（陽性16件）は見落とし1件で Recall が約6pt 動く。

※ gemini-3.6-flash / gemini-3.5-flash-lite の価格はプロジェクトオーナーが直接提供した数値（2026-07-22時点）。参照可能な公式価格ページが未公開のため出典は引用できない。

現時点の推奨:

• 既定モデル: 速度・コスト優先で gemini-3.1-flash-lite (GA, Temp 0)。低 prevalence データセット (cq1 / cq3) や wilson では Recall が大きく低下する点に留意。
• Recall を最重視したい場合のオプション: gemini-3-flash-preview (上表 B4 構成 = Temp 1.0 / TopP 0.95 / Thinking LOW)。
• 速度と閾値の調整しやすさを重視する場合の選択肢（2026-09 採用）: TypeSafe jev-1.13.0（拡張の既定閾値0.3）。1件あたりの応答時間の中央値は約220〜240ms。確率が0〜1に広く分布するので、閾値で Recall と Precision を調整しやすい。depression Recall 96.1%・CQ1〜5 合算 95.0% だが、cq1（91.2%）・cq3（87.5%）で見落としが出る点、判定理由の文章を返さない点、単価が公開されていない点に留意。詳細は experiments/typesafe-jev/report.md。
• gemini-3.5-flash は 2026-05 評価で depression Recall 93.2% (B4 比 -2.9pp) と既存モデルを上回らず、UI 公開は見送り。
• OpenRouter 系 (Kimi K2 / Qwen3 235B / DeepSeek V4 / Grok 4.3) は 2026-05 評価でいずれも depression 全件 Recall 95% 未満で、既定モデルの差し替え候補にはならず。qwen3-235b-a22b-2507 のみ「コスト最重視の予算オプション」として experiments/openrouter-bench/ で再現可能。
• OpenAI gpt-5.6-luna は 2026-07 評価で depression 全件 Recall 95% 未満 (none 92.9% / low・medium 91.4%)、B4 を上回らず差し替え候補にならず。詳細は experiments/gpt-5.6/。
• gemini-3.6-flash は 2026-07 評価で depression Recall 94.6%（最良 D1, Think LOW）。現行デフォルト gemini-3.1-flash-lite (93.6%) と B4 (96.1%) の中間で、fallback/budget-tier の候補ではあるが採用基準の Recall ≥95% には届かず。コストは B4 とほぼ同水準（約1.0倍）で、UI公開・デフォルト切替は見送り。詳細は experiments/gemini-3.6-flash/。
• gemini-3.5-flash-lite は 2026-07 評価で depression Recall 91.8%（最良 C4, Think LOW）にとどまり、現行 lite 既定 (93.6%) を下回るため却下。B4 よりコストは低い（約0.24倍）が、Recall 不足が採用のボトルネック。詳細は experiments/gemini-3.5-flash-lite/。

• 初期評価 (B1–B4 比較): experiments/report.md
• Verification 実験: experiments/report_verification.md
• gemini-3.1-flash-lite-preview: experiments/gemini-3.1-flash-lite/report.md
• gemini-3.1-flash-lite (GA): experiments/gemini-3.1-flash-lite-ga/report.md
• gemini-3.5-flash (採用見送り): experiments/gemini-3.5-flash/report.md
• OpenRouter 比較 (Kimi/Qwen/DeepSeek/Grok, 2026-05): experiments/openrouter-bench/report.md
• OpenAI gpt-5.6-luna (採用見送り, 2026-07): experiments/gpt-5.6/report.md
• gemini-3.6-flash (参考・採用見送り, 2026-07): experiments/gemini-3.6-flash/report.md
• gemini-3.5-flash-lite (却下, 2026-07): experiments/gemini-3.5-flash-lite/report.md
• ASReview 比較: experiments/asreview/REPORT.md

• 未判定 フィルタで手動レビューしている間は、戻る / ← で直近5件のレビュー履歴を新しい順にたどれます
• 履歴を開くだけでは判定は変更されません
• 履歴から include / exclude / maybe を押し直すと、その文献の判定として新しい行が記録されます（Decisionsタブは追記専用のため、既存行は上書きされず、decided_at が最新の行が有効な判定になります）
• 文献カード上部には現在の判定を示すチップが表示され、手動レビュー画面と ML 画面で同じ見え方になります

tiab-review-plugin/
├── scripts/                   # 分析用Pythonスクリプト
├── src/
│   ├── manifest.json          # Chrome Extension Manifest V3
│   ├── background/            # Service Worker
│   ├── popup/                 # ポップアップUI
│   ├── sidepanel/             # サイドパネルUI
│   │   └── features/          # 機能モジュール (LLM, Screening等)
│   └── lib/                   # 共通ライブラリ
├── experiments/               # 実験用コード（LLM ベンチマーク結果含む）
│   ├── gemini-3.1-flash-lite/        # Preview 版評価 (2026-03)
│   ├── gemini-3.1-flash-lite-ga/     # GA 版評価 (2026-05)
│   └── openrouter-bench/             # Kimi/Qwen/DeepSeek/Grok 評価 (2026-05)
├── dist/                      # ビルド出力
├── package.json
├── tsconfig.json
└── webpack.config.js

⚠️ Chrome拡張機能はブラウザにインストールしないとテストできません

Chrome拡張機能のAPIは通常のウェブページからは利用できないため、ヘッドレスブラウザやリモート環境のブラウザではテストできません。

リモート環境では distフォルダを都度ダウンロードする必要があり、開発効率が低下します。

推奨: ローカルでの開発

# リモートでコミット＆プッシュ
git add .
git commit -m "Update"
git push

# ローカルPCでクローン
git clone <repo-url>
cd tiab-review-plugin
npm install
npm run watch  # 変更を監視して自動ビルド

ローカルの distフォルダをChromeに読み込めば、コード変更後は拡張機能の**リロードボタン（🔄）**を押すだけで反映されます。

MIT

本プロジェクトは以下の研究費の助成を受けて開発されています。 This project is supported by the following research grant.

大規模言語モデルが加速するエビデンスの統合 Accelerating Evidence Synthesis with Large Language Models