Detección asistida por IA de huellas de integridad de datos en artículos científicos · 学术论文数据完整性筛查流水线(耿同学)
Gengscan es una habilidad para agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) que permite la detección asistida por IA de posibles huellas de integridad de datos en artículos científicos. Su objetivo es ayudar a los investigadores, revisores y editores a identificar de forma sistemática indicios de manipulación o fabricación de datos. La herramienta se basa en un pipeline de análisis que escanea el contenido del artículo en busca de anomalías estadísticas, patrones sospechosos y otras señales de alerta. Está integrada con GitHub y puede ser invocada desde un repositorio local, ofreciendo un flujo de trabajo automatizado para la evaluación de integridad académica.
npx skills add xntj-ai/gengscanInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Detección asistida por IA de huellas de integridad de datos en artículos científicos · 学术论文数据完整性筛查流水线(耿同学)
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.