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scholar-evaluation

논문, 제안서, 문헌 검토, 방법론 섹션, 증거 품질, 인용 지원 및 연구 글쓰기 피드백을 위한 구조화된 학술 작업 평가. 반복 가능한 루브릭을 사용하여 학술 또는 과학 작업을 평가할 때 사용하세요.

scholar-evaluation란 무엇인가요?

Scholar Evaluation 스킬은 논문, 연구 제안서, 논문 장, 문헌 검토 등 학술 또는 과학 작업을 반복 가능한 루브릭으로 체계적으로 평가할 수 있도록 설계되었습니다. 이 스킬은 문제 정의, 문헌 검토, 방법론, 데이터 및 증거, 분석, 결과 해석, 한계, 글쓰기, 인용 등 9가지 핵심 평가 차원을 제공하며, 각 차원을 1~5점으로 점수화합니다. 포괄적 평가, 특정 차원에 집중한 표적 평가, 여러 작업을 동일 루브릭으로 비교하는 비교 평가 모드를 지원하여 다양한 활용이 가능합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등의 플랫폼에서 사용할 수 있으며, SKILL.md 문서에 따라 평가 프로세스와 출력 템플릿이 표준화되어 있어 일관된 피드백 생성에 유용합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/scientific-thinking-scholar-evaluation

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문서

Scholar Evaluation (학술 평가)

이 스킬을 사용하여 반복 가능한 루브릭으로 학술 또는 과학 작업을 평가하세요.

사용 시기

  • 연구 논문, 제안서, 학위 논문 장 또는 문헌 검토를 검토할 때.
  • 주장이 인용된 증거에 의해 뒷받침되는지 확인할 때.
  • 방법론, 연구 설계, 분석 또는 한계를 평가할 때.
  • 품질이나 관련성에 대해 두 개 이상의 논문을 비교할 때.
  • 수정을 위한 구조화된 피드백을 제공할 때.

평가 범위

가장 먼저 평가 대상을 식별하세요.

  • 실증 연구 논문
  • 이론 논문
  • 기술 보고서
  • 체계적 또는 서술적 문헌 검토
  • 연구 제안서
  • 학위 논문 또는 논문 장
  • 학술대회 초록 또는 짧은 논문

그런 다음 평가 범위를 선택하세요.

  • 종합적(comprehensive): 모든 루브릭 차원 평가
  • 표적(targeted): 방법론이나 인용과 같은 한두 가지 차원에 집중
  • 비교(comparative): 동일 루브릭을 사용하여 여러 작업을 평가

루브릭

해당되는 각 차원을 1점에서 5점으로 평가하세요.

  • 5: 우수함; 명확하고, 엄격하며, 출판 준비 완료
  • 4: 좋음; 약간의 개선 필요
  • 3: 적절함; 의미 있는 결함이 있지만 사용 가능
  • 2: 약함; 상당한 수정 필요
  • 1: 매우 나쁨; 심각한 타당성 또는 명확성 문제

해당되지 않는 차원은 N/A를 사용하세요.

1. 문제 및 연구 질문

  • 문제가 명확하고 구체적인가?
  • 기여가 의미 있는가?
  • 범위와 가정이 명시적으로 제시되었는가?
  • 질문이 주장된 기여와 일치하는가?

2. 문헌 및 맥락

  • 관련 선행 연구가 적절히 다루어졌는가?
  • 작업이 단순히 출처를 나열하는 대신 종합하고 있는가?
  • 결함이 정확하게 식별되었는가?
  • 최신 연구와 기초 연구가 균형을 이루는가?

3. 방법론

  • 방법이 연구 질문에 답하는 데 적합한가?
  • 설계 선택이 정당화되었는가?
  • 변수, 데이터셋, 참가자 또는 자료가 명확하게 설명되었는가?
  • 다른 연구자가 이 작업을 재현할 수 있는가?
  • 윤리적 및 실용적 제약이 인정되었는가?

4. 데이터 및 증거

  • 데이터 출처가 신뢰할 수 있고 적절한가?
  • 표본 크기 또는 코퍼스 범위가 적절한가?
  • 포함, 제외 및 전처리 결정이 문서화되었는가?
  • 누락 데이터와 편향 위험이 논의되었는가?

5. 분석

  • 통계적, 질적 또는 계산적 방법이 적절한가?
  • 기준선(baselines)과 대조군(controls)이 공정한가?
  • 필요한 경우 불확실성, 민감도 또는 견고성 검사가 포함되었는가?
  • 대안적 설명이 고려되었는가?

6. 결과 및 해석

  • 결과가 명확하게 제시되었는가?
  • 주장이 증거의 범위를 벗어나지 않는가?
  • 그림, 표, 지표가 이해하기 쉬운가?
  • 부정적 또는 귀무 결과가 정직하게 다루어졌는가?

7. 한계 및 타당성 위협

  • 한계가 일반적인 수준이 아닌 구체적인가?
  • 내적, 외적, 구성 및 결론 타당성 위험이 다루어졌는가?
  • 논문이 추측과 입증된 결과를 구분하는가?

8. 글쓰기 및 구조

  • 논증이 따라가기 쉬운가?
  • 섹션이 연구 질문을 중심으로 구성되었는가?
  • 정의와 표기법이 명확한가?
  • 어조가 정확하고 학술적인가?

9. 인용

  • 인용된 논문이 그에 첨부된 주장을 뒷받침하는가?
  • 가능한 경우 1차 출처가 사용되었는가?
  • 리뷰 논문은 리뷰로 표시되었는가?
  • 사전 인쇄본은 사전 인쇄본으로 표시되었는가?
  • 인용 메타데이터와 링크가 정확한가?

검토 프로세스

  1. 초록, 서론, 그림, 결론을 읽어 주장된 기여를 파악합니다.
  2. 방법과 결과를 읽어 증거 품질을 확인합니다.
  3. 가장 강력한 주장을 인용된 출처와 대조합니다.
  4. 해당되는 각 차원에 점수를 부여합니다.
  5. 치명적 차단 요소(critical blockers)를 수정 제안과 분리합니다.
  6. 구체적인 다음 편집 사항으로 마무리합니다.

출력 템플릿

# 학술 평가: <대상>

## 종합 평가

* 종합 점수: <1-5 또는 N/A>
* 신뢰도: <높음 | 보통 | 낮음>
* 요약: <3-5 문장>

## 차원 점수

| 차원 | 점수 | 증거 | 수정 우선순위 |
| --- | ---: | --- | --- |
| 문제 및 질문 |  |  |  |
| 문헌 및 맥락 |  |  |  |
| 방법론 |  |  |  |
| 데이터 및 증거 |  |  |  |
| 분석 |  |  |  |
| 결과 및 해석 |  |  |  |
| 한계 |  |  |  |
| 글쓰기 및 구조 |  |  |  |
| 인용 |  |  |  |

## 치명적 문제

## 권장 수정 사항

## 필요한 증거 확인

주의사항

  • 점수를 구체적인 피드백을 대체하는 수단으로 사용하지 마십시오.
  • 해당 논문의 범위를 벗어난 차원이 누락되었다고 해서 불이익을 주지 마십시오.
  • 인용 횟수, 저널, 저자 명성을 품질의 증거로 취급하지 마십시오.
  • 초록에 나타났다는 이유만으로 뒷받침되지 않은 주장을 받아들이지 마십시오.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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