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学术评估

用于对论文、提案、文献综述、方法部分、证据质量、引用支持和研究写作反馈进行结构化评估。适合在评估学术或科学工作(如论文、提案、方法部分或证据质量)时使用,并依据可重复的评分标准进行。

学术评估 是什么?

该技能为学术或科学工作提供了一种结构化、可重复的评估框架。它支持对多种学术成果进行评估,包括实证研究论文、理论论文、技术报告、文献综述、研究提案、学位论文章节以及会议摘要。用户可以针对单个或多个维度进行综合评估、针对性评估或比较评估。技能的核心是一个包含九个维度的评分表,涵盖研究问题、文献背景、方法论、数据证据、分析、结果解读、局限性、写作结构和引用质量,每个维度按1到5分评分。此外,该技能还提供了详细的评估流程和输出模板,以确保根据标准生成清晰、具有可操作性的反馈,并指出了常见的评估误区,例如不能仅凭分数替代具体建议、不能因论文超出范围而扣分,以及不能依赖引用量、出版方或作者声誉来判断质量。

兼容平台~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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文档

学术评估 是做什么的?

使用此技能对学术或科学工作进行可重复的评估。

使用时机

  • 审阅研究论文、提案、论文章节或文献综述时。
  • 检查研究主张是否得到引用证据支持时。
  • 评估方法论、研究设计、分析或局限性时。
  • 比较两篇或多篇论文的质量或相关性时。
  • 为修改提供结构化反馈意见时。

评估范围

首先确定成果类型:

  • 实证研究论文
  • 理论论文
  • 技术报告
  • 系统性或叙述性文献综述
  • 研究提案
  • 学位论文或论文章节
  • 会议摘要或简短论文

然后选择评估范围:

  • 全面评估:涵盖所有评分维度
  • 针对性评估:只评估一或两个维度,例如方法或引用
  • 比较评估:基于同一评分标准对多篇成果进行排名

评分表

对每个适用的维度从1到5分进行评分:

  • 5: 优秀;清晰、严谨、可发表。
  • 4: 良好;需要小幅改进。
  • 3: 合格;存在明显不足但尚可使用。
  • 2: 薄弱;需要大幅修改。
  • 1: 差;存在严重的有效性或清晰度问题。

对于不适用的维度,使用 N/A。

1. 问题与研究问题

  • 问题是否清晰具体?
  • 贡献是否有意义?
  • 范围和假设是否明确?
  • 研究问题是否与声称的贡献相匹配?

2. 文献与背景

  • 是否涵盖了相关的前期工作?
  • 是否对文献进行了综合,而非简单罗列?
  • 是否准确识别了研究空白?
  • 近期文献和基础文献是否平衡?

3. 方法论

  • 方法是否能够回答研究问题?
  • 设计选择是否有充分理由?
  • 变量、数据集、参与者或材料是否描述清晰?
  • 其他研究者能否重现该工作?
  • 是否承认了伦理和实际条件的限制?

4. 数据与证据

  • 数据来源是否可信且合适?
  • 样本量或语料库覆盖范围是否足够?
  • 纳入、排除和预处理决策是否有文档记录?
  • 是否讨论了缺失数据和偏差风险?

5. 分析

  • 统计、定性或计算方法是否合适?
  • 基线和对照组是否公平?
  • 必要时是否包含不确定性、敏感性或稳健性检查?
  • 是否考虑了其他可能的解释?

6. 结果与解读

  • 结果是否清晰呈现?
  • 研究主张是否不超出证据范围?
  • 图表和指标是否易于理解?
  • 负面或无效结果是否得到诚实处理?

7. 局限性与有效性威胁

  • 局限性是否具体而非泛泛而谈?
  • 是否涉及内部、外部、构念和结论效度方面的风险?
  • 论文是否区分了推测与已证实的成果?

8. 写作与结构

  • 论证是否易于理解?
  • 各章节是否围绕研究问题组织?
  • 定义和符号是否清晰?
  • 语气是否精确且具学术性?

9. 引用

  • 引用的论文是否支持与之相关的观点?
  • 是否尽可能使用一手来源?
  • 综述类文章是否被标注为综述?
  • 预印本是否被标注为预印本?
  • 引用元数据和链接是否正确?

审阅流程

  1. 阅读摘要、引言、图表和结论,了解声称的贡献。
  2. 阅读方法和结果部分,评估证据质量。
  3. 对照最有力的主张,检查其引用的来源。
  4. 对每个适用的维度进行评分。
  5. 区分关键阻碍项与修改建议。
  6. 最后列出具体的后续修改步骤。

输出模板

# 学术评估:<成果名称>

## 总体评估

- 总体评分:<1-5 或 N/A>
- 信心水平:<高 | 中 | 低>
- 总结:<3-5 句话>

## 维度评分

| 维度 | 评分 | 证据 | 修改优先级 |
| --- | ---: | --- | --- |
| 问题与研究问题 |  |  |  |
| 文献与背景 |  |  |  |
| 方法论 |  |  |  |
| 数据与证据 |  |  |  |
| 分析 |  |  |  |
| 结果与解读 |  |  |  |
| 局限性 |  |  |  |
| 写作与结构 |  |  |  |
| 引用 |  |  |  |

## 关键问题

## 建议修改

## 需要检查的证据

常见误区

  • 不要用评分代替具体的反馈意见。
  • 不要因论文未涉及某个在其范围之外的维度而扣分。
  • 不要将引用量、出版方或作者声誉当作质量的证明。
  • 不要仅因为主张出现在摘要中就盲目接受未经支持的说法。

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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