gengscan は何をしますか？
AIを活用した学術論文のデータ整合性指紋（フィンガープリント）スクリーニング・パイプライン（耿同学）
- ソース: https://github.com/xntj-ai/gengscan
- GitHubスター: 1
- 最終プッシュ: 2026-06-16T10:15:31Z
- Awesome Skillsによる毎日のスキルハンターが2026-06-16に追加。
AIを活用した学術論文のデータ整合性指紋（データインテグリティフィンガープリント）スクリーニング・パイプライン（耿同学）
xntj-ai/gengscanは、学術論文におけるデータ整合性の問題を自動検出するためのAI支援型スクリーニングパイプラインです。論文内のデータ操作や改ざんの可能性を示す「指紋（フィンガープリント）」を特定し、査読前の迅速なチェックを可能にします。このスキルはGitHub上で公開されており、Pythonベースのワークフローを活用して論文データを分析します。主に研究者、ジャーナリスト、出版関係者を対象としており、オープンサイエンスと研究の誠実性向上に貢献します。ローカル環境またはCI/CDパイプラインに統合して使用でき、初心者でも導入しやすいシンプルな構成です。
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AIを活用した学術論文のデータ整合性指紋（フィンガープリント）スクリーニング・パイプライン（耿同学）
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Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
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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.