はじめに
1. 公式Workflowパッケージのインストール
プラグイン自体にはビジネスロジックが含まれていない。プラグインのインストール後、まず公式Workflowパッケージをインストールする必要がある。
- 任意のZoteroアイテムを右クリック → Zotero Agents → 📦 公式Workflowパッケージをインストール
- ダウンロードとインストールが完了するまで待機
- インストールが成功すると、ダッシュボードですべての公式Workflowが参照可能になる
Zotero → 設定 → Zotero Agentsから、いつでも公式パッケージのインストールや更新が可能である。
2. バックエンドの設定
ACPバックエンド（推奨）
最も推奨される方法である。マシンにACP対応のエージェントツールがインストールされていれば、追加の設定はゼロで済む。
- **ツール → バックエンドマネージャー**を開く
- ACPタブに切り替える
- プリセットから追加ドロップダウンからエージェントツールを選択（Codex / OpenCode / Claude Codeなど）
- プリセットがコマンドを自動入力する。右下の保存をクリックする
エージェントツールを初めて使う場合は、各ツールの公式ドキュメントを参照してインストールされたい。
| エージェント | インストールガイド |
|---|---|
| OpenCode | opencode.ai docs |
| Codex | OpenAI Codex docs |
| Claude Code | Anthropic docs |
| Gemini CLI | Google docs |
| Qwen Code | Alibaba Cloud docs |
→ 詳細はACPバックエンド設定を参照
MinerUバックエンド（PDF解析用）
MinerU WorkflowはPDFをMarkdownに変換でき、後続のすべての文献分析の理想的な前処理ステップとなる。設定は簡単である。
- mineru.netにアクセスしてアカウントを登録し、API → API管理からAPIトークンを取得
- **ツール → バックエンドマネージャー**を開く
- Generic HTTPタブに切り替え、Generic HTTPを追加をクリック
- 以下を入力：表示名
MinerU Official· Base URLhttps://mineru.net· 認証bearer· 認証トークン：APIトークンを貼り付け · タイムアウト600000 - 右下の保存をクリック
→ 詳細はMinerU使用ガイドを参照
代替案：DockerデプロイのSkill-Runner
永続的なバックグラウンド実行やLAN内共有が必要な場合は、DockerでSkill-Runnerをデプロイできる。デプロイ後、SkillRunnerタブでバックエンドインスタンスを追加する。
詳細な操作手順はバックエンドマネージャーを参照。
3. 完全なWorkflow
以下に完全なエンドツーエンドのWorkflowを示す。各ステップを順番に試すことを推奨する。まず、ライブラリからPDF添付ファイル付きの論文を1つ選択する。
ステップ1：PDF → Markdown（MinerU）
この論文を右クリック（またはPDF添付ファイルを直接右クリック）し、Zotero Agents → MinerUを選択する。少し待機すると、論文内容の.mdファイルがPDFと同じディレクトリに生成される。
ステップ2：組み込みMarkdownリーダーを試す
Zoteroの添付ファイルリストで新しく生成された.mdファイルを見つけ、ダブルクリックして組み込みリーダーで開く。アウトラインナビゲーション、検索、数式レンダリング、コード構文ハイライト機能を備えている。組み込みリーダーを使用したくない場合は、環境設定で無効にしてシステムのデフォルトオープナーに戻せる。
→ 詳細は組み込みMarkdownリーダーを参照
ステップ3：文献分析を実行
この論文を右クリック（または.md添付ファイルを直接右クリック）し、Zotero Agents → Literature Analysisを選択する。エージェントが自動的に3つの成果物を生成する。完了すると、アイテムの下に3つのノート添付ファイルが出現する。
| ノート | 内容 |
|---|---|
| Digest | 論文のダイジェスト — 研究背景、方法、結果、結論 |
| References | 構造化された参考文献 — 表形式の引用リスト |
| Citation Analysis | 引用分析レポート — 引用の文脈と引用意図の分類 |
→ 詳細はLiterature Analysisを参照
ステップ4：対話型文献解説
この論文について質問がある場合は、右クリックしてZotero Agents → Literature Explainerを選択する。サイドバーが自動的にチャットパネルを開き、論文の内容についてエージェントと自由に会話できる。エージェントの回答は検証ゲートウェイを経由するため、虚構を心配する必要はない。会話後、Q&A記録が学習ノートとして生成される。
→ 詳細はLiterature Explainerを参照
ステップ5：深読
重要な論文を徹底的に体系的に読む必要がある場合は、右クリックしてZotero Agents → Deep Readingを選択する。エージェントが洗練されたスタンドアロンのHTMLドキュメントを生成する。セクション分析、重要概念、参考文献、日英翻訳を含む。ライブラリ情報で充実させられ（利用可能な場合）、このドキュメントはより広範な研究コンテキスト、関連概念、重要な質問も運ぶ。
→ 詳細はDeep Readingを参照
ステップ6：トピック統合 — 個別の論文から全体像へ
ライブラリが一定の規模に達し、関連する論文にすべて文献分析とタグ正規化を適用した後、トピック統合を作成できる。
ダッシュボードからトピック統合を作成を実行し、研究方向の説明を入力すると、エージェントが自動的にライブラリ内の関連論文を特定し、極めて厳密で正確かつ包括的な統合レポートを生成する。このレポートは完全にライブラリの内容に基づいて記述され、汎用的なAI応答よりもはるかに精密で信頼性が高い。
→ 詳細はTopic Synthesisを参照
次のステップ
- バッチ処理: ライブラリの論文に対してLiterature Analysisを一括実行し、統合の基盤を構築
- タグシステム: Tag Bootstrapperを使用して制御語彙を作成し、メタデータを標準化
- グラフ探索: Synthesis Workbenchで引用ネットワークを可視化
- カスタム開発: Custom Workflowsを参照して独自のWorkflowを作成
- 問題報告: GitHubまたはGiteeで問題を報告