研究
peer-review
结构化稿件与经费审查助手。支持基于检查表的评估、报告标准(CONSORT, STROBE)、统计有效性检查,以及建设性反馈生成。
简介
同行评审技能为研究人员与学者提供了一个系统化框架,用于对科学稿件与研究经费申请进行严谨且客观的评估。该工具旨在通过确保在各个科学领域中对方法论、统计严谨性、实验设计与伦理标准进行全面审视,来协助同行评审工作。利用标准化的检查表方法,该代理能确保审查结果的一致性、建设性,并符合公认的学术出版规范。
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系统性的逐节分析,涵盖摘要、前言、方法、结果与讨论。
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针对主要报告规范(如 CONSORT、STROBE 与 PRISMA)的内置合规性检查,以提升研究的可重现性。
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自动化的统计有效性筛选,重点关注样本量、效能分析、偏差以及分析方法的适用性。
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视觉增强工作流:与 scientific-schematics 技能整合,建议并生成用于工作流程、决策树或方法论框架的示意图。
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建设性反馈生成,在指出局限性的同时提供可操作的建议,以完善稿件或增强经费申请案的质量。
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评估数据可用性、可重现性、伦理批准及利益冲突披露。
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当担任期刊同行审查员、进行内部实验室审核或进行投稿前的稿件评审时,请使用此技能。
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当提供完整的文本或特定章节时,该技能的效果最佳;它会输出清晰的结构化评估报告。
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对于特殊的基于证据的声明,可考虑结合 scientific-critical-thinking 技能;若需进行学术产出的定量评分,请使用 scholar-evaluation 技能。
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请务必根据各期刊的特定投稿指南核对输出结果,因为不同刊物的格式与标准可能有所差异。
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该代理程序针对复杂流程的示意图制作进行了优化;请确保您的环境具备文档中定义的示意图生成工具访问权限。
仓库统计
- Star 数
- 19,623
- Fork 数
- 2,196
- Open Issue 数
- 41
- 主要语言
- Python
- 默认分支
- main
- 同步状态
- 空闲
- 最近同步时间
- 2026年4月28日 11:43