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imbad0202/critique-académique

Simule 5 relecteurs indépendants (Rédacteur en chef + 3 pairs + Avocat du Diable) pour une relecture multi-perspectives d'articles académiques. Prend en charge les modes examen complet, re-vérification, évaluation rapide, focus méthodologie, guidage socratique et calibrage.

Qu'est-ce que critique-académique ?

Cette compétence permet de générer des critiques académiques approfondies en simulant un panel de 5 relecteurs aux profils distincts : un rédacteur en chef (EIC), trois pairs spécialistes du domaine, et un 'Avocat du Diable' pour une remise en question constructive. Elle s'active automatiquement par des déclencheurs naturels comme 'examiner cet article', 'relecture par les pairs' ou 'rapport de referee'. La compétence supporte six modes d'opération : l'examen complet (full review) pour une analyse exhaustive, la re-vérification (re-review) pour valider les corrections, l'évaluation rapide pour un retour synthétique, le focus méthodologie pour creuser la rigueur expérimentale, le guidage socratique pour un dialogue exploratoire, et le mode calibrage qui mesure la précision et la cohérence des relecteurs. L'utilisateur peut ainsi obtenir des retours nuancés, identifier les biais potentiels et améliorer la qualité de ses manuscrits. Compatible avec les plateformes d'agents IA comme Claude Code, Cursor, ou Codex, cette compétence utilise un fichier SKILL.md pour définir ses règles de fonctionnement et ses prompts système.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/imbad0202/academic-research-skills/tree/main/skills/academic-paper-reviewer

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Documentation

Que fait critique-académique ?

Relecture académique multi-perspectives avec personnalités dynamiques des relecteurs. Simule 5 relecteurs indépendants (Rédacteur en chef + 3 pairs + Avocat du Diable) avec une expertise spécifique au domaine. Prend en charge les modes examen complet, re-vérification (vérification), évaluation rapide, focus méthodologie, guidage socratique et calibrage. Se déclenche sur : examiner un article, relecture par les pairs, critique de manuscrit, rapport de referee, relire mon article, critiquer un article, simuler une relecture, relecture éditoriale, calibrer le relecteur, calibrage du relecteur, mesurer la précision du relecteur.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

imbad0202/academic-paper

12-agent academic paper writing pipeline. 10 modes (full/plan/outline/revision/revision-coach/abstract/lit-review/format-convert/citation-check/disclosure). 6 paper types, 5 citation formats, bilingual abstracts, LaTeX/DOCX-via-Pandoc/PDF output. Style Calibration + Writing Quality Check + Anti-Patterns with IRON RULE markers. Triggers: write paper, academic paper, guide my paper, parse reviews, AI disclosure, 寫論文, 學術論文, 引導我寫論文, 審查意見.

imbad0202/academic-pipeline

Orchestrator for the full academic research pipeline: research -> write -> integrity check -> review -> revise -> re-review -> re-revise -> final integrity check -> finalize. Coordinates deep-research, academic-paper, and academic-paper-reviewer into a seamless 10-stage workflow with mandatory integrity verification, two-stage peer review, and reproducible quality gates. Triggers on: academic pipeline, research to paper, full paper workflow, paper pipeline, end-to-end paper, research-to-publication, complete paper workflow.

imbad0202/deep-research

Universal deep research agent team. 13-agent pipeline for rigorous academic research on any topic. 7 modes: full research, quick brief, paper review, lit-review, fact-check, Socratic guided research dialogue, and systematic review with optional meta-analysis. Covers research question formulation, Socratic mentoring, methodology design, systematic literature search, source verification, cross-source synthesis, risk of bias assessment, meta-analysis, APA 7.0 report compilation, editorial review, devil's advocate challenges, ethics review, and post-research literature monitoring. Triggers on: research, deep research, literature review, systematic review, meta-analysis, PRISMA, evidence synthesis, fact-check, guide my research, help me think through, 研究, 深度研究, 文獻回顧, 文獻探討, 系統性回顧, 後設分析, 事實查核, 引導我的研究, 幫我釐清, 幫我想想, 我不確定要研究什麼, 研究方向, 研究主題.

Skills associés

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

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affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

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affaan-m/everything-claude-code

The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.

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forrestchang/andrej-karpathy-skills

Agent skill repository discovered by 10x-chat research.

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langgenius/backend-code-review

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.

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