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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、引文支持和研究写作反馈进行结构化学术评价。适用于评估学术或科学工作——论文、提案、方法部分或证据质量——并依据可重复的评分标准。

学术评估 是什么?

学术评估(Scholar Evaluation)技能旨在为学术或科学工作提供结构化、可重复的评估框架。它支持评估实证研究论文、理论论文、技术报告、系统或叙述性文献综述、研究提案、论文或学位论文章节、会议摘要或短文等多种学术成果。用户可以选择全面评估(涵盖所有评分维度)、针对性评估(聚焦某一两个维度如方法或引文)或比较性评估(在同一评分标准下对多篇作品进行排名)。该技能包含一个从1到5分的九维度评分标准,涵盖问题与研究问题、文献与背景、方法论、数据与证据、分析、结果与解释、局限性与效度威胁、写作与结构以及引文等关键方面。评估过程遵循六个步骤:阅读抽象、引言、图表和结论以确认声称的贡献;阅读方法部分和结果部分以评估证据质量;将最强声称与引用来源进行对照;对每个适用维度进行评分;将关键阻碍与修改建议分离;最后给出具体的下一步编辑建议。输出格式为包含总体评估、各维度分数表、关键问题、推荐修订和需进行的证据检查的模板。该技能适用于Cursor、Claude Code等AI编码助手,帮助研究人员、审稿人以及学术写作者高效、系统地生成高质量、结构化且有针对性的反馈。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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,以可重复的评分标准评估学术或科学工作。

使用时机

  • 审阅研究论文、提案、论文章节或文献综述时。
  • 检查主张是否获得引用证据支持时。
  • 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时。

评估范围

首先明确评估对象:

  • 实证研究论文
  • 理论论文
  • 技术报告
  • 系统或叙述性文献综述
  • 研究提案
  • 学位论文或论文章节
  • 会议摘要或短文

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:聚焦一两个维度,例如方法或引文
  • 比较性评估:在同一评分标准下对多篇作品进行排名

评分标准

对每个适用的维度按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;存在明显差距但仍可接受。
  • 2:薄弱;需要大幅修改。
  • 1:差;存在重大有效性问题或清晰度问题。

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?
  • 问题是否与声称的贡献一致?

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?
  • 设计选择是否合理?
  • 变量、数据集、参与者或材料描述是否清晰?
  • 其他人能否复现该研究?
  • 是否承认了伦理和实践约束?

4. 数据与证据

  • 数据来源是否可信且合适?
  • 样本量或语料覆盖范围是否充足?
  • 纳入、排除和预处理决策是否记录在案?
  • 是否讨论了缺失数据和偏倚风险?

5. 分析

  • 统计方法、定性方法或计算方法是否合适?
  • 基线和对照是否公平?
  • 必要时是否包含不确定性、敏感性或稳健性检验?
  • 是否考虑了其他解释?

6. 结果与解释

  • 结果是否清晰呈现?
  • 主张是否不超出证据范围?
  • 图表、表格和指标是否易于理解?
  • 负面或无效结果是否得到诚实对待?

7. 局限性与效度威胁

  • 局限性是否具体而非泛泛而谈?
  • 是否处理了内部效度、外部效度、构念效度和结论效度风险?
  • 论文是否区分了推测与已证明的结果?

8. 写作与结构

  • 论证是否易于理解?
  • 各节是否围绕研究问题组织?
  • 定义和符号是否清晰?
  • 语气是否精准且学术?

9. 引文

  • 引用的论文是否支持其声称?
  • 是否尽可能使用一手来源?
  • 综述是否明确标注为综述?
  • 预印本是否明确标注为预印本?
  • 引文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. 阅读方法部分和结果部分,评估证据质量。
  3. 将最强的主张与引用来源进行对照。
  4. 对每个适用的维度进行评分。
  5. 将关键阻碍与修改建议分离。
  6. 最后给出具体的下一步编辑建议。

输出模板

# 学术评估:<评估对象>

## 总体评估

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

## 各维度评分

| 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 |  |  |  |
| 结果与解释 |  |  |  |
| 局限性 |  |  |  |
| 写作与结构 |  |  |  |
| 引文 |  |  |  |

## 关键问题

## 推荐修订

## 需进行的证据检查

常见误区

  • 不要用评分代替具体的反馈。
  • 不要因为论文省略了超出其范围的维度而扣分。
  • 不要将引用次数、发表场所或作者声誉作为质量证明。
  • 不要仅仅因为主张出现在摘要中就接受无依据的宣称。

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.

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Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

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Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

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Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

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gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

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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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Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

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

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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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.

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