scholar-evaluation

scholar-evaluation 技能為學術論文、研究提案、文獻綜述及學術寫作提供了一套嚴謹且標準化的評估方法。本技能專為研究人員、審稿人及學術工作者設計，利用全面的 ScholarEval 框架，確保各研究領域的品質、方法論嚴謹度與學術完整性。透過定義明確的維度（包括問題定義、研究方法、數據分析及引用準確度）進行評估，該技能能夠實現客觀的定量評分與深入的定性分析。使用者可以將研究工作與既定的同行評審標準進行對照，識別關鍵的研究缺口，並為目標期刊優化文稿。

• 執行多維度評估，涵蓋研究問題、理論意義、研究方法及科學可重複性。

• 使用 5 分制準則產生結構化的定量評分，提供清晰的表現基準。

• 提供針對具體優缺點的詳細定性反饋，以及促進學術成長的具體改進步驟。

• 與 scientific-schematics 技能整合，自動生成出版級別的圖表、流程圖與決策樹，視覺化呈現複雜的學術概念。

• 支援多種學術格式，包括實證研究、理論框架、論文章節及研討會摘要。

• 在開始評估流程前，請務必先確定研究工作的類型以及期望的評估範圍（全面性或針對性評估）。

• 使用內建的程式工具（如 calculate_scores.py）以確保累計評分的一致性。

• 為獲得最佳效果，輸入內容應包含清晰的研究問題與詳細的方法論說明，以便 AI 進行深度分析。

• 本技能旨在輔助而非取代人工同行評審；適合作為提交前的審計工具或結構化的自我反思工具。

• 進行複雜學術寫作的深入分析時，請務必參考 internal evaluation_framework.md 中的特定評分標準與準則。

• 務必利用視覺化能力，在最終評估報告中繪製工作流程或概念架構圖，以提升資訊傳達效率。