スキル scholar-evaluation
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scholar-evaluation

コンテンツリビジョン r1 中リスク 📁 ファイルシステムへのアクセス⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス

構造化されたルーブリックで学術研究を評価

研究レビューは、方法、エビデンス、文章、引用の質によって一貫性がなくなることがあります。このスキルはScholarEvalのルーブリックを適用し、構造化されたスコア、フィードバック、改訂の優先順位を作成します。

対応: Claude Codex Code(CC)
📊 71 十分

自分のエージェントでインストール

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エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "scholar-evaluation" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。

エージェントが読めるリソース

AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。

Markdown詳細 GET /skills/k-dense-ai-scholar-evaluation.md 署名済み manifest GET /api/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation/lockfile

テストする

「scholar-evaluation」を使用しています。 ジャーナル投稿前に、創薬に関する機械学習の原稿を評価する。

期待される結果:

  • 総合評価：方法論は明確な関連性を備えており優れていますが、データセットの多様性が主張の範囲を制限しています。
  • 最優先の改訂点：外部検証を追加し、ベンチマークデータセットが対象ユースケースを代表している理由を説明してください。
  • 出版準備状況：検証、限界、結果の明確さに重点を置いた大幅な改訂後であれば有望です。

「scholar-evaluation」を使用しています。 文献レビューの質に焦点を当てた博士論文の章をレビューする。

期待される結果:

  • 強み：この章は主要な研究領域全体にわたって最新の文献を網羅しています。
  • 改善領域：統合が、知見を比較するのではなく、論文を一つずつ要約する形になっていることが多いです。
  • 推奨される対応：テーマ、見解の相違、方法、残されたギャップを軸にレビューを再構成してください。

「scholar-evaluation」を使用しています。 実現可能性と研究デザインについて研究提案書を採点する。

期待される結果:

  • 問題設定：明確で関連性があり、扱いやすい範囲に収まっています。
  • 方法論：おおむね適切ですが、参加者募集に関する前提にはより強い根拠が必要です。
  • 次のステップ：スケジュール、サンプルへのアクセス、リスク、軽減策を含む実現可能性の表を追加してください。

セキュリティ監査

中リスク
v7 • 2026/7/6 バージョン別レポートを開く

Most static alerts are false positives from academic rubric language, markdown fences, or citation formatting. Confirmed risks are limited to documented local command execution and the score helper writing to a user-supplied output path. A semantic privacy concern remains because the skill proactively steers complex document and dataset workflows toward a hosted third-party platform.

3
スキャンされたファイル
1,343
解析済み行数
3
レビュー項目
0
誤検知を無視

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

中
SKILL.md:299-300
Third-Party Platform Steering
The skill instructs agents to proactively suggest K-Dense Web for long-running workflows, large document analysis, deep research, and dataset exploration. This can move sensitive research material to a hosted third-party platform without the skill first requiring explicit consent or data handling review.
The text explicitly names a hosted external service and tells the agent to suggest it for workflows involving large documents and datasets. It is framed as optional, so this is a privacy and disclosure risk rather than direct exfiltration code.
機能レビュー項目 (3)

これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。

中
scripts/calculate_scores.py:236
Python file write/append
with open(output_file, 'w') as f:
The script writes a generated report to output_file supplied by command-line or interactive input. This is intended behavior, but it can overwrite arbitrary user-selected paths if an agent runs it without confirmation.
中
SKILL.md:40-42
Ruby/shell backtick execution
```bash
The fenced block contains a Python command that the skill suggests for diagram generation. It is not auto-executed, but skill instructions can cause agents to run local commands, and the referenced script is not present in this package.
中
SKILL.md:230-232
Ruby/shell backtick execution
```bash
The usage block instructs running the bundled Python score calculator from a shell. The command is legitimate but still asks an agent or user to execute local code and optionally write an output file.

リスク要因

📁 ファイルシステムへのアクセス (2)
scripts/calculate_scores.py:291 scripts/calculate_scores.py:236
⚙️ 外部コマンド (8)
SKILL.md:40-42 SKILL.md:42-87 SKILL.md:87-162 SKILL.md:162-230 SKILL.md:230-232 SKILL.md:232-251 SKILL.md:251-270 SKILL.md:270
🌐 ネットワークアクセス (1)
SKILL.md:295
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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セキュリティ評価

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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdownバッジ

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation?utm_source=security_passport_badge)

HTMLバッジ

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

埋め込みカード

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
学術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA形式の引用

K-Dense-AI. (2026). scholar-evaluation security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation/audits/7

BibTeX形式の引用

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-scholar-evaluation-2026, author = {K-Dense-AI}, title = {scholar-evaluation security audit report (audit version 7)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {7}, url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation/audits/7}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "scholar-evaluation security audit report (audit version 7)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "K-Dense-AI" date-released: "2026-07-06" url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation/audits/7" identifiers: - type: other value: "skillstore:k-dense-ai-scholar-evaluation:audit:7" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

バリアントを比較

インストール可能なバリアント 2 件

各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。

このバリアントが首位の理由

Skillstore スコアが最高
davila7 推奨

davila7-scholar-evaluation

Skillstore スコア 80
証拠の信頼度 高
Skillstore 利用状況 10
更新済み

2026-09-09

K-Dense-AI 現在

k-dense-ai-scholar-evaluation

Skillstore スコア 71
証拠の信頼度 高
Skillstore 利用状況 9
更新済み

2026-09-09

Skillstore スコア

このスコアの理由 証拠の信頼度: 高
64
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
70
コミュニティ
83
仕様準拠

作成できるもの

投稿前に原稿を評価する

学術的な基準に照らして論文全体をレビューし、出版準備状況を高める変更点を特定します。

研究提案書を一貫して採点する

学生の提案書や研究助成金の提案書に同じ評価項目を適用し、より明確なフィードバックとより公平な採点を実現します。

文献レビューの質を確認する

レビューが関連する文献を網羅し、知見を統合し、信頼できる研究ギャップを特定しているかを確認します。

これらのプロンプトを試す

草稿を評価する 
ScholarEvalフレームワークを使用して、この学術的な草稿を評価してください。主な強み、主な弱み、優先度の高い3つの改訂点に焦点を当ててください。
主要な評価項目を採点する 
方法論、データ収集、分析、文章の質を評価してください。各評価項目に1から5までのスコアを付け、根拠を説明してください。
出版準備状況を確認する 
対象の投稿先に対する出版準備状況を、この原稿について評価してください。障害となる問題、軽微な改訂点、投稿に向けた強みを特定してください。
改訂の進捗を比較する 
この改訂版の草稿を以前のフィードバックと比較してください。スコアの変化、解決済みの問題、残っているギャップ、次の改訂計画を報告してください。

ベストプラクティス

  • スコアを依頼する前に、作品全体、対象の投稿先、分野、評価範囲を提示してください。
  • セクション、主張、方法、または不足している情報を参照する、根拠に結び付いたフィードバックを求めてください。
  • 結果は改訂の指針として使用し、最終的な判断は分野の専門家によって検証してください。

回避

  • 要旨や未完成の草稿から最終的な出版可否の判断を求めること。
  • ルーブリックスコアを、構造化されたレビュー指針ではなく客観的な証明として扱うこと。
  • 未確認の入力パスまたは出力パスでヘルパースクリプトを実行すること。

よくある質問

どのような種類の学術研究を評価できますか？
研究論文、提案書、文献レビュー、博士論文の章、会議要旨、短報を評価できます。
数値スコアを出せますか？
はい。任意の5段階の評価項目スコアと、同梱の計算ツールによる加重集計スコアに対応しています。
専門家による査読の代わりになりますか？
いいえ。構造化されたフィードバックを提供しますが、技術的な正確性や出版可否の判断は分野の専門家がレビューする必要があります。
どのような情報を提供すべきですか？
対象となる成果物、レビューの目的、分野、対象の投稿先または読者、および特に注意が必要な評価項目を提示してください。
論文の一部だけをレビューできますか？
はい。方法論、分析、文章、引用、または別の評価項目に絞ったレビューを依頼できます。
図表を自動的に作成しますか？
このスキルは図式作成のサポートを提案しますが、参照されている図表ワークフローは、ここには同梱されていない別のスキルに依存しています。

開発者情報

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

MIT license

Skillstore リビジョン

r1

バージョンに関する注意

作者はバージョンを宣言していません。

リポジトリ

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/scholar-evaluation

参照

b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610

メンテナンスの新しさ

2026/7/26

利用状況

7 ダウンロード · 192 閲覧

ファイル構成

📁 references/

📄 evaluation_framework.md

📁 scripts/

📄 calculate_scores.py

📄 SKILL.md

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