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review-research

pjt222
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について

このスキルは、Claudeが研究文書のピアレビューを実施し、研究方法論、統計手法、再現性を評価することを可能にします。原稿、研究計画書、学位論文の査読を目的としており、バイアスの特定と建設的なフィードバックの提供を行います。開発者はこのスキルを統合することで、自社アプリケーション内における研究コンテンツの品質評価を自動化することができます。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git クローン代替
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/review-research

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

審研

行構之同行審於研之勞,評法、統擇、可復、整科嚴。

用時

  • 審稿、預印、內研報乃用
  • 評研議或研程乃用
  • 估述或議後之證質乃用
  • 數集前供反於同仁之研設乃用
  • 審論章或博論之段乃用

  • 必要:研文(稿、報、議、程)
  • 必要:域之境(影法之標)
  • 可選:刊或場之則(若為示審)
  • 可選:補件(數、碼、附)
  • 可選:前審注(若審改稿)

第一步:首過——範與構

讀全文一過以解:

  1. 研問:明而具乎?
  2. 獻稱:何新?
  3. 整構:循期式(IMRaD 或場特)乎?
  4. 範合:勞合目眾/場乎?
## First Pass Assessment
- **Research question**: [Clear / Vague / Missing]
- **Novelty claim**: [Stated and supported / Overstated / Unclear]
- **Structure**: [Complete / Missing sections: ___]
- **Scope fit**: [Appropriate / Marginal / Not appropriate]
- **Recommendation after first pass**: [Continue review / Major concerns to flag early]

得:明解稿之述與獻。

敗則:若全讀後研問仍不清,標此為主憂而續。

第二步:評其法

對域之標審研設:

量研

  • 研設合研問(試驗、準試驗、察、調)
  • 樣大已釋(力析或實由)
  • 樣法述且宜(隨、層、便)
  • 諸變明定(獨、依、控、混)
  • 量具已驗且報信
  • 數集程自述可復
  • 倫憂已處(IRB/倫准、承)

質研

  • 法明(紮根、現象、案、民族)
  • 與者之擇規與飽和已議
  • 數集法已述(訪、察、文)
  • 研者之位已承
  • 信策已報(三角、員察、審跡)
  • 倫憂已處

混法

  • 混設之由已釋
  • 集成策已述(合、釋序、探序)
  • 量質二部皆合其標

得:法之單已成附各入之具察。

敗則:若關鍵法信缺,標為主憂而非假之。

第三步:察統與析之擇

  • 統法合數類與研問
  • 統試之假已察且報(常、同方差、獨)
  • 效大與 p 值並報
  • 信區於宜處供
  • 多較校於需時施(Bonferroni、FDR 等)
  • 缺數處已述且宜
  • 為要假行敏析
  • 果之釋與析合(不過述得)

常統紅旗:

  • p 採之兆(多較、選報、「邊義」)
  • 不宜之試(無釋於非常數據之 t 試、序數據之參試)
  • 混統義與實義
  • 無效大之報
  • 後設假示為先設

得:統擇已評附具憂之書。

敗則:若審者於某法無專,承之而議專審。

第四步:評可復

  • 數可得已述(開數、庫鏈、請可得)
  • 析碼可得已述
  • 軟版與境已書
  • 隨種或可復機已述
  • 要參與超參已報
  • 算境已述(硬、OS、依)

可復之等:

Gold全可復開數 + 開碼 + 容化境
Silver大可復數可得,析詳述
Bronze或可復法已述而無數/碼共
Opaque不可復法詳不足或專數

得:可復等已賦附其由。

敗則:若數不能共(私、專),合數或詳偽碼乃受替——記此是否供。

第五步:識可偏

  • 擇偏:與者代目群乎?
  • 量偏:量程或系扭果乎?
  • 報偏:諸果皆報乎,含非義者?
  • 確偏:著者獨尋支假之證乎?
  • 倖存偏:脫者、除數、敗試已計乎?
  • 資偏:資源已露且可影得乎?
  • 示偏:此為全像或負果或缺?

得:可偏已識附稿之具例。

敗則:若可偏不能自可得信評,議著者明處之。

第六步:書其審

構審以建設:

## Summary
[2-3 sentences summarizing the paper's contribution and your overall assessment]

## Major Concerns
[Issues that must be addressed before the work can be considered sound]

1. **[Concern title]**: [Specific description with reference to section/page/figure]
   - *Suggestion*: [How the authors might address this]

2. ...

## Minor Concerns
[Issues that improve quality but are not fundamental]

1. **[Concern title]**: [Specific description]
   - *Suggestion*: [Recommended change]

## Questions for the Authors
[Clarifications needed to complete the evaluation]

1. ...

## Positive Observations
[Specific strengths worth acknowledging]

1. ...

## Recommendation
[Accept / Minor revision / Major revision / Reject]
[Brief rationale for the recommendation]

得:審具、建、引稿之確所。

敗則:若審過長,先處主憂而於摘列記微患。

  • 各主憂引具段、圖、或述
  • 反建——患附議
  • 陽面已認附憂
  • 統評合所用析法
  • 可復明評
  • 議合所提憂之重
  • 調業、敬、同

  • 泛批:「法弱」無助。具述何弱與何故
  • 求異研:審所行之研,非汝所欲行之研
  • 忽範:會文之期異於刊文
  • 對人:審其勞,非著者。永勿引著者識
  • 求全:無研全。專於改結論之憂

  • review-data-analysis — 深專於數質與模驗
  • format-apa-report — 為研報之 APA 式標
  • generate-statistical-tables — 公示備之統表
  • validate-statistical-output — 統出之驗

GitHub リポジトリ

pjt222/agent-almanac
パス: i18n/wenyan/skills/review-research
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