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學術評鑑

結構化的學術工作評鑑,適用於論文、研究計畫、文獻回顧、方法論章節、證據品質、引用支持以及研究寫作反饋。在評估學術或科學工作(論文、研究計畫、方法論章節或證據品質)時,使用可重複的評分標準。

學術評鑑 是什麼?

此技能提供一個標準化、可重複的評分框架,用於評估學術或科學工作的各個面向——從研究問題、文獻脈絡、方法論、數據證據、分析、結果與詮釋,到限制條件、寫作結構和引用品質。使用者可以選擇全面性、針對性或比較性評估範圍,並對每個適用維度從1到5進行評分。最終輸出包含總體評分、維度評分表、關鍵問題、建議修改和需要驗證的證據清單。此技能幫助開發者和研究者系統性地審查論文、研究計畫或文獻回顧,確保反饋具體、有依據且可操作,避免常見的偏誤(如以引用數或作者聲望代替實質品質)。

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說明文件

學術評鑑 是做什麼的?

使用此技能,以可重複的評分標準評估學術或科學工作。

使用時機

  • 審查研究論文、研究計畫、論文章節或文獻回顧。
  • 檢查主張是否獲得引用證據支持。
  • 評估方法論、研究設計、分析或限制條件。
  • 比較兩篇或多篇論文的品質或相關性。
  • 為修訂提供結構化反饋。

評估範圍

首先確定成果類型:

  • 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
  • 學位論文或專題章節
  • 會議摘要或短文

然後選擇範圍:

  • 全面性:所有評分維度
  • 針對性:一或兩個維度,例如方法或引用
  • 比較性:使用相同評分標準對多項作品進行排名

評分標準

對每個適用的維度,從1到5進行評分:

  • 5:優秀;清晰、嚴謹且可發表
  • 4:良好;需要小幅改進
  • 3:中等;有明顯差距但可用
  • 2:薄弱;需要大幅修改
  • 1:差;存在重大有效性或清晰度問題

如維度不適用,請使用 N/A。

1. 問題與研究問題

  • 問題是否明確且具體?
  • 貢獻是否具有意義?
  • 範圍和假設是否明確?
  • 問題是否與所聲稱的貢獻相符?

2. 文獻與脈絡

  • 是否涵蓋相關先前研究?
  • 是否對來源進行綜合,而非僅逐項列出?
  • 是否準確指出研究缺口?
  • 近期和基礎文獻是否平衡?

3. 方法論

  • 方法是否回答研究問題?
  • 設計選擇是否有充分理由?
  • 變數、數據集、參與者或材料是否描述清楚?
  • 其他研究人員能否重現此工作?
  • 是否承認倫理和實務限制?

4. 數據與證據

  • 數據來源是否可信且適當?
  • 樣本大小或語料庫涵蓋範圍是否充足?
  • 納入、排除和前處理決策是否有文件記錄?
  • 是否討論缺失數據和偏誤風險?

5. 分析

  • 統計、定性或計算方法是否適當?
  • 基線和對照組是否公平?
  • 是否納入不確定性、敏感性或穩健性檢查(必要時)?
  • 是否考慮替代解釋?

6. 結果與詮釋

  • 結果是否清晰呈現?
  • 主張是否不超出證據範圍?
  • 圖表、表格和指標是否易於理解?
  • 負面或無效結果是否誠實處理?

7. 限制與有效性威脅

  • 限制條件是否具體而非泛泛而論?
  • 是否處理內部、外部、建構和結論效度風險?
  • 論文是否區分推測與已證明的結果?

8. 寫作與結構

  • 論證是否易於理解?
  • 各節是否圍繞研究問題組織?
  • 定義和符號是否清楚?
  • 語氣是否精確且符合學術規範?

9. 引用

  • 引用論文是否支持其所屬的主張?
  • 可能時是否使用原始來源?
  • 文獻回顧是否標註為回顧?
  • 預印本是否標註為預印本?
  • 引用中繼資料和連結是否正確?

審查流程

  1. 閱讀摘要、引言、圖表和結論,了解所聲稱的貢獻。
  2. 閱讀方法和結果,評估證據品質。
  3. 交叉檢查最強的主張與引用來源。
  4. 對每個適用維度進行評分。
  5. 區分關鍵阻礙與修訂建議。
  6. 最後提供具體的下一步編輯方向。

輸出範本

# 學術評鑑:<成果>

## 總體評估

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

## 維度評分

| 維度 | 分數 | 證據 | 修訂優先級 |
| --- | ---: | --- | --- |
| 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 |  |  |  |
| 限制條件 |  |  |  |
| 寫作與結構 |  |  |  |
| 引用 |  |  |  |

## 關鍵問題

## 建議修改

## 需要驗證的證據

常見陷阱

  • 不要將分數當作具體反饋的替代品。
  • 不要因為論文未包含其範圍外的維度而扣分。
  • 不要將引用數、發表場域或作者聲望視為品質的證明。
  • 不要因為未經支持的主張出現在摘要中就接受它。

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

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

affaan-m/everything-claude-code-conventions

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

affaan-m/frontend-design

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.

affaan-m/gget

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

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

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.

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.

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