스킬 peer-review
📦

peer-review

낮은 위험 🌐 네트워크 접근⚙️ 외부 명령어

구조화된 체크리스트로 과학 논문 검토

또한 다음에서 사용할 수 있습니다: davila7

연구자들은 엄격한 방법론 및 보고 기준에 따라 논문을 평가할 수 있는 체계적인 도구가 필요합니다. 이 스킬은 통계적 엄밀성, 재현성, 그리고 분야별 가이드라인 준수 여부를 체크리스트 기반으로 평가하는 구조화된 동료 검토 워크플로우를 제공합니다.

지원: Claude Codex Code(CC)
📊 70 적절함
1

스킬 ZIP 다운로드

2

Claude에서 업로드

설정 → 기능 → 스킬 → 스킬 업로드로 이동

3

토글을 켜고 사용 시작

테스트해 보기

"peer-review" 사용 중입니다. 새로운 CRISPR 프로토콜에 관한 방법론 논문 검토

예상 결과:

  • 요약: 이 논문은 향상된 특이성을 가진 새로운 CRISPR-Cas9 프로토콜을 설명합니다. 방법이 잘 특성화되어 있고 적절한 대조군이 포함되어 있습니다. 권고사항: 경미한 수정.
  • 주요 코멘트:
  • 1. 방법 섹션에 표본 크기 정당화를 위한 검정력 분석이 누락되어 있습니다.
  • 2. 기존 표준 방법과의 비교가 포함되어야 합니다.
  • 부차적 코멘트: 그림 3 범례에 오차 막대의 정의(SD 대 SEM)를 명시해야 합니다.

"peer-review" 사용 중입니다. CONSORT 준수를 위한 임상시험 보고서 검토

예상 결과:

  • CONSORT 준수 확인:
  • - 시험 설계 설명: 예
  • - 표본 크기 계산: 부분적 (효과 크기 가정 누락)
  • - 참가자 흐름도: 누락
  • - 기저 특성: 완료
  • - 부작용: 언급되지 않음
  • 주요 권고사항: CONSORT 흐름도 및 부작용 섹션 추가.

"peer-review" 사용 중입니다. 신경과학 fMRI 연구 검토

예상 결과:

  • 방법론 평가:
  • 강점: 사전 등록 문서화, 맹검 실시, 다중 비교 보정 적용(FDR).
  • 우려사항: 스캐너 시퀀스 매개변수가 완전히 명시되지 않음, 표본 크기 정당화 없음, 원시 데이터가 저장되지 않음.
  • 권고사항: 출판 전 주요 수정 필요.

보안 감사

낮은 위험
v5 • 1/21/2026

All 106 static findings are false positives. The skill is a scientific peer review documentation tool. Detected 'C2 keywords' are false positives from legitimate terms like 'command-line'. 'Weak cryptographic algorithm' references are educational content in reference materials for evaluating manuscript methodology. Backtick patterns are markdown code formatting in documentation examples. No actual malicious code execution patterns exist.

4
스캔된 파일
2,229
분석된 줄 수
2
발견 사항
5
총 감사 수

위험 요인

🌐 네트워크 접근 (14)
references/reporting_standards.md:20 references/reporting_standards.md:36 references/reporting_standards.md:53 references/reporting_standards.md:64 references/reporting_standards.md:78 references/reporting_standards.md:100 references/reporting_standards.md:116 references/reporting_standards.md:140 references/reporting_standards.md:156 references/reporting_standards.md:172 references/reporting_standards.md:187 references/reporting_standards.md:203 references/reporting_standards.md:217 skill-report.json:6
⚙️ 외부 명령어 (10)
SKILL.md:39-41 SKILL.md:41-197 SKILL.md:197-401 SKILL.md:401-404 SKILL.md:404-410 SKILL.md:410-413 SKILL.md:413-500 SKILL.md:500-505 SKILL.md:505-527 SKILL.md:527-539
감사자: claude 감사 이력 보기 →

품질 점수

41
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
33
커뮤니티
90
보안
87
사양 준수

만들 수 있는 것

학술지 논문 검토

동료 심사 학술지에 제출된 원저 논문을 평가합니다. 방법론의 엄밀성, 통계적 타당성, 그림 품질, 보고 가이드라인 준수 여부를 평가합니다. 주요 및 부차적 코멘트가 포함된 구조화된 검토 보고서를 생성합니다.

연구비 제안서 평가

연구비 지원 기관을 위한 연구비 신청서를 검토합니다. 혁신성, 방법론의 건전성, 실행 가능성, 통계적 검정력을 평가합니다. 제출 전 보완이 필요한 약점과 명확히 해야 할 사항에 대한 피드백을 제공합니다.

프리프린트 품질 점검

프리프린트 논문의 방법론적 품질과 재현성 문제를 평가합니다. 정식 학술지 제출 전 통계적 문제, 누락된 대조군, 잠재적 문제점을 식별합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

기본 논문 검토 
peer-review 스킬을 사용하여 이 논문을 검토하세요. 서론의 명확성과 문헌 맥락, 방법의 재현성과 통계적 엄밀성, 결과의 적절한 제시, 토론의 균형 잡힌 결론을 평가하세요. 전반적인 권고사항이 포함된 요약 진술과 주요 및 부차적 코멘트 목록을 제공하세요.
통계 방법 감사 
통계 방법만을 집중적으로 동료 검토하세요. 표본 크기 정당화, 가정 검증, 적절한 검정 선택, 다중 비교 보정, 효과 크기 보고를 확인하세요. 구체적인 권고사항과 함께 모든 통계적 우려 사항을 나열하세요.
보고 기준 준수 
[CONSORT/STROBE/PRISMA/ARRIVE] 보고 가이드라인 준수 여부를 확인하기 위해 이 논문을 검토하세요. 모든 필수 요소가 존재하고 적절하게 설명되어 있는지 확인하세요. 누락되었거나 불완전한 체크리스트 항목을 기록하세요.
포괄적 다단계 검토 
7단계 전체를 따라 완전한 동료 검토를 수행하세요: 초기 평가, 상세 섹션 검토, 방법론적 엄밀성, 재현성 평가, 그림 평가, 윤리 검토, 작성 품질. 요약, 주요 코멘트, 부차적 코멘트, 저자 질문이 포함된 완전한 구조화된 보고서를 제공하세요.

모범 사례

  • 보고된 p값을 액면 그대로 받아들이지 말고 항상 통계적 가정을 검증하세요. 적절한 분석을 확인하기 위해 필요한 경우 원시 데이터를 요청하세요.
  • 타당성에 영향을 미치는 주요 문제와 명확성에 영향을 미치는 부차적 문제를 구분하세요. 단순히 비판하기보다는 저자가 개선할 수 있도록 돕는 데 피드백의 우선순위를 두세요.
  • 보고 가이드라인(CONSORT, STROBE, PRISMA)을 체크리스트로 사용하여 포괄적인 평가와 검토 전반에 걸친 일관된 기준을 보장하세요.

피하기

  • 구체적인 예시 없이 모호한 비판을 피하세요. 피드백을 실행 가능하게 만들기 위해 항상 특정 섹션, 그림 또는 줄 번호를 참조하세요.
  • 결론을 변경할 수 있는 명확한 정당화 없이 연구 범위를 벗어나는 추가 실험을 요청하지 마세요.
  • 저자에 대한 개인적인 판단을 피하세요. 과학, 방법론, 보고 품질에만 평가를 집중하세요.

자주 묻는 질문

이 스킬은 어떤 유형의 논문을 검토할 수 있나요?
이 스킬은 과학 분야 전반에 걸쳐 원저 논문, 리뷰 및 메타분석, 방법론 논문, 짧은 보고서, 프리프린트, 연구비 제안서를 지원합니다.
이 스킬은 인용 문헌을 검증하거나 표절을 확인하나요?
아니요. 이 스킬은 방법론, 통계, 보고 기준을 평가합니다. 인용 문헌 검증 및 표절 검사는 여기에서 사용할 수 없는 외부 데이터베이스에 대한 접근이 필요합니다.
이 스킬은 임상시험이나 유전체학과 같은 전문 분야를 검토할 수 있나요?
예. 이 스킬은 임상시험을 위한 CONSORT, 관찰 연구를 위한 STROBE, 유전체학을 위한 MIAME/MINSEQE를 포함한 분야별 가이드라인에 대한 참고 자료를 포함합니다.
이 스킬은 통계 전문성을 어떻게 처리하나요?
이 스킬은 일반적인 통계적 문제에 대한 구조화된 체크리스트를 제공하지만 고도로 전문화된 분석에 대한 도메인 전문가의 판단을 대체할 수 없습니다.
이 스킬은 외부 데이터 저장소에 접근하나요?
아니요. 이 스킬은 제공된 논문 내용만 검토합니다. 데이터 가용성 진술은 평가되지만 실제 저장소에 대해 검증되지는 않습니다.
어떤 보고 가이드라인이 지원되나요?
이 스킬은 보고 기준 참고 자료에서 CONSORT(시험), STROBE(관찰), PRISMA(리뷰), ARRIVE(동물 연구), MIAME(마이크로어레이), MINSEQE(시퀀싱) 및 기타 가이드라인을 참조합니다.

개발자 세부 정보

작성자

K-Dense-AI

라이선스

MIT license

리포지토리

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/peer-review

참조

main

파일 구조

📁 references/

📄 common_issues.md

📄 reporting_standards.md

📄 SKILL.md