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學術評鑑

針對論文、計畫書、文獻回顧、方法論章節、證據品質、引用支撐及研究寫作提供結構化的學術工作評鑑。適用於評估學術或科學工作——論文、計畫書、方法論章節或證據品質——並依據可重複的評分標準進行。

學術評鑑 是什麼?

「學術評鑑」技能旨在協助開發者、研究人員或AI代理對各類學術與科學作品進行系統化且可重複的評鑑。其核心是一個涵蓋九個關鍵維度的評分標準(1-5分),包括問題與研究問題、文獻脈絡、方法論、數據與證據、分析、結果與詮釋、限制與效度威脅、寫作與結構,以及引用。此技能支援多種評鑑範圍:完整評鑑(涵蓋所有維度)、重點評鑑(針對一至兩個維度)、比較評鑑(對多篇作品進行排名)。用戶可評鑑實證研究論文、理論論文、技術報告、文獻回顧、研究計畫書、論文章節或會議摘要。技能提供結構化的輸出模板(整體評估、維度分數表、關鍵問題、建議修改、需查證之證據),並警示常見偏誤(如以分數代替具體回饋、對超出範圍的維度扣分、以引用次數或作者聲譽代替品質)。此技能可整合至Claude Code、Cursor等AI代理平台,作為學術審查或寫作回饋的標準化工具。

相容平台~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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說明文件

學術評鑑 是做什麼的?

使用此技能對學術或科學工作進行可重複的評分標準評鑑。

使用時機

  • 審查研究論文、計畫書、論文章節或文獻回顧。
  • 檢查主張是否獲得引用證據的支持。
  • 評鑑方法論、研究設計、分析或限制。
  • 比較兩篇或更多論文的品質或相關性。
  • 產出結構化的修改回饋。

評鑑範圍

首先明確作品類型:

  • 實證研究論文
  • 理論論文
  • 技術報告
  • 系統性或敘述性文獻回顧
  • 研究計畫書
  • 學位論文或章節
  • 會議摘要或短論文

接著選擇評鑑範圍:

  • 完整評鑑:所有評分標準維度
  • 重點評鑑:一至兩個維度,如方法論或引用
  • 比較評鑑:依據同一評分標準對多部作品進行排名

評分標準

針對每個適用的維度評分,範圍為1至5分:

  • 5:優異;清晰、嚴謹、可發表
  • 4:良好;需小幅改進
  • 3:合格;存在明顯差距但仍可使用
  • 2:薄弱;需大幅修改
  • 1:差;存在嚴重的效度或清晰度問題

對於不適用的維度,請使用「N/A」。

1. 問題與研究問題

  • 問題是否清晰且具體?
  • 貢獻是否具有意義?
  • 研究範圍與假設是否明確?
  • 問題是否與所宣稱的貢獻一致?

2. 文獻與脈絡

  • 是否涵蓋相關的既有研究?
  • 是否對文獻進行綜合歸納,而非僅是列出來源?
  • 是否準確指出研究缺口?
  • 近期與奠基性文獻是否取得平衡?

3. 方法論

  • 方法是否能回答研究問題?
  • 設計選擇是否合理?
  • 變項、資料集、參與者或材料是否描述清晰?
  • 其他研究者能否重現此研究?
  • 是否提及倫理與實務限制?

4. 數據與證據

  • 資料來源是否可信且適當?
  • 樣本大小或文本涵蓋範圍是否充足?
  • 納入、排除與前處理決策是否記錄清楚?
  • 是否討論缺失資料與偏誤風險?

5. 分析

  • 統計、質性或計算方法是否適當?
  • 基線與對照是否公平?
  • 必要時是否包含不確定性、敏感性或穩健性檢驗?
  • 是否考慮了其他可能的解釋?

6. 結果與詮釋

  • 結果是否呈現清楚?
  • 主張是否未超出證據範圍?
  • 圖表與指標是否易於理解?
  • 負面或虛無結果是否誠實處理?

7. 限制與效度威脅

  • 限制是否具體而非泛泛而談?
  • 是否處理內部、外部、建構與結論效度風險?
  • 論文是否區分推測與實際驗證的結果?

8. 寫作與結構

  • 論證是否易於遵循?
  • 章節組織是否圍繞研究問題?
  • 定義與符號是否清晰?
  • 語氣是否精確且具學術性?

9. 引用

  • 被引論文是否支持其所連結的主張?
  • 盡可能使用原始來源?
  • 回顧性文章是否標明為回顧?
  • 預印本是否標明為預印本?
  • 引用元數據與連結是否正確?

審查流程

  1. 閱讀摘要、引言、圖表與結論,了解所宣稱的貢獻。
  2. 閱讀方法與結果,評估證據品質。
  3. 針對最強烈的主張,核對其引用來源。
  4. 對每個適用的維度評分。
  5. 區分關鍵阻礙與修改建議。
  6. 最後提出具體的下一步編輯方向。

輸出模板

# 學術評鑑:<作品>

## 整體評估

- 整體分數:<1-5 或 N/A>
- 信心程度:<高 | 中 | 低>
- 摘要:<3-5 句>

## 維度分數

| 維度 | 分數 | 證據 | 修改優先級 |
| --- | ---: | --- | --- |
| 問題與研究問題 |  |  |  |
| 文獻與脈絡 |  |  |  |
| 方法論 |  |  |  |
| 數據與證據 |  |  |  |
| 分析 |  |  |  |
| 結果與詮釋 |  |  |  |
| 限制 |  |  |  |
| 寫作與結構 |  |  |  |
| 引用 |  |  |  |

## 關鍵問題

## 建議修改

## 需查證之證據

常見陷阱

  • 請勿以分數取代具體回饋。
  • 請勿因為論文超出評鑑範圍而未涵蓋某維度而扣分。
  • 請勿將引用次數、發表平台或作者聲望視為品質的證據。
  • 請勿只因主張出現在摘要中就接受未經支持的說法。

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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