scholar-evaluation は何をしますか？
論文、プロポーザル、文献レビュー、方法セクション、証拠の質、引用サポート、研究執筆フィードバックのための構造化された学術研究評価。
このスキルは、ユーザーが提供した学術研究資料（論文、プロポーザル、文献レビュー、方法セクションなど）を、定義された評価基準に従って分析し、構造化されたフィードバックを生成します。
使用方法
- 評価したい学術資料（テキストまたはファイル）を提供します。
- 必要に応じて、評価の焦点（例：方法セクションのみ、全体のレビューなど）を指定します。
- スキルが自動的に評価を実行し、以下の項目を含む構造化されたレポートを生成します。
評価対象と基準
- 証拠の質: 提示された証拠の信頼性、妥当性、および関連性を評価。
- 引用サポート: 引用が主張を適切にバックアップしているか、および引用の適切性を評価。
- 方法セクション: 研究手法の明確さ、再現可能性、および妥当性を評価。
- 文献レビュー: 関連文献の網羅性、批判的分析、および統合を評価。
- 研究執筆フィードバック: 全体の文章構造、明確さ、論理性、および学術的なトーンを評価。
プラットフォーム互換性
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他のAIアシスタント（SKILL.mdの指示に従うもの）
使用方法の例
# 論文全体を評価する場合
あなたは scholar-evaluation スキルを使用しています。以下の論文を評価してください：
[論文テキストまたはファイル]
# 方法セクションのみを評価する場合
あなたは scholar-evaluation スキルを使用しています。以下の方法セクションのみ評価してください：
[方法セクションのテキスト]
出力形式
スキルは、次のような構造化されたJSONまたはマークダウンレポートを生成します。
- 全体的なスコア: (例: 7.5/10)
- 各カテゴリの評価: (例: 証拠の質: 8/10, 引用サポート: 6/10)
- 具体的なコメント: 各カテゴリに対する詳細なフィードバック。
- 改善提案: 強化または修正すべき具体的なポイント。
注意事項
- 評価は客観的かつ建設的であることを目指します。
- 提供された資料のみに基づいて評価されます。背景知識や追加情報は必要に応じてユーザーが提供する必要があります。