К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

academic-paper-review — скилл для Claude Code: структурная рецензия

Скилл для автоматической рецензии научных работ по стандартам топовых конференций. Анализирует методологию, оценивает новизну, ищет слабые места и даёт обоснованную критику.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add bytedance/deer-flow --skill academic-paper-review -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает academic-paper-review

Производит рецензии в формате, который используют NeurIPS, ICML, Nature и IEEE. На входе — ссылка на препринт, DOI или загруженный PDF; на выходе — структурированный анализ с резюме, оценкой методологии, списком сильных и слабых сторон, позиционированием в научном ландшафте и рекомендациями.

Внутри работает в три этапа: глубокое прочтение статьи с извлечением ключевых утверждений, поиск контекста через веб-запросы к близким работам и критический анализ по фреймворкам корректности, новизны, воспроизводимости, дизайна экспериментов и статистической строгости. Выявляет фундаментальные изъяны или подтверждает значимость вклада.

Работает с любыми научными областями — от компьютерных наук до биологии и социальных исследований. Поддерживает форматы от препринтов до опубликованных статей.

Какие задачи решает

  • оценить методологическую строгость исследования
  • найти недостатки в экспериментальном дизайне и статистике
  • определить новизну и значимость научного вклада
  • подготовить рецензию для конференции или журнала
  • позиционировать работу в контексте смежных исследований

Примеры запросов агенту

  • Проанализируй эту статью с arXiv и дай структурированную рецензию с оценкой каждого аспекта
  • Загрузи этот PDF и напиши peer review в стиле NeurIPS с выделением сильных сторон и слабостей
  • Сделай критический разбор методологии в этой работе — проверь дизайн экспериментов и статистическую обоснованность

Как установить academic-paper-review

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add bytedance/deer-flow --skill academic-paper-review -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/academic-paper-review/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/academic-paper-review/

Из того же набора11

Весь набор →
ppt-generation bytedance Генерирует слайды для презентаций в формате PPTX через создание картинок к каждому экрану. Пригодится, когда нужно быстро собрать визуальный доклад с единым оформлением. Claude Code CX Codex Cursor +1 5 200установок video-generation bytedance Скилл создаёт видеоролики через структурированные JSON-промпты и модели Gemini Veo или MiniMax по текстовому запросу или опорному кадру. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 000установок consulting-analysis bytedance Скилл помогает подготовить план исследования, а затем собрать данные в структурированный аналитический отчёт. Подойдёт для анализа рынка, финансов или конкурентов. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 000установок image-generation bytedance Формирует структурированные JSON-промпты для генерации изображений и запускает готовый Python-скрипт с поддержкой референсов. Пригодится для отрисовки персонажей и сюжетных сцен. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 900установок deep-research bytedance Скилл для глубокого веб-исследования с методикой многоугольного анализа. Используй его вместо обычного поиска, когда нужно понять тему со всех сторон перед тем, как писать контент или отвечать на сложный вопрос. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 800установок systematic-literature-review bytedance Скилл для автоматического поиска и синтеза множества статей по теме из arXiv. Собирает исследования, извлекает ключевые находки и выдаёт отчёт в формате APA, IEEE или BibTeX. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 500установок surprise-me bytedance Скилл подбирает другие доступные скиллы и соединяет их в один неожиданный результат. Запустите его, когда хочется идеи или творческого эксперимента. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок code-documentation bytedance Скилл автоматически создаёт README, API-референс, архитектурную документацию и гайды разработчика прямо из кода. Пригодится, если нужно документировать проект, библиотеку или API без ручной писанины. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 900установок

Похожие

google-agents-cli-onboarding официальный google Скилл подключает рабочий цикл agents-cli для создания, проверки, развёртывания и публикации AI-агентов. Нужен при работе с ADK. Claude Code Gemini CLI CX Codex 6 434установок bigquery-bigframes официальный google Скилл генерирует Python-код для обработки, анализа и машинного обучения в BigQuery через BigFrames. Подойдёт для задач, где нужен DataFrame API. Claude Code Gemini CLI CX Codex 6 426установок gke-batch-hpc официальный google Скилл для запуска batch-задач и HPC-нагрузок в GKE: очереди Kueue, MPIJob, компактное размещение узлов. Пригодится, когда нужно считать много параллельных задач в кластере. Claude Code Gemini CLI CX Codex 6 390установок datanalysis-credit-risk официальный github Скилл очищает кредитные данные и отбирает признаки перед моделированием риска. Подойдёт для проверки качества сырого набора и подготовки pre-loan модели. GitHub Copilot 7 300установок gpt-5-4-prompting официальный openai Скилл задаёт структуру промптов для Codex и GPT-5.4 при написании кода, ревью, диагностике и исследовании. Claude Code CX Codex Cursor +1 726установок skill-creator официальный anthropics Помогает создать новый скилл, доработать существующий и проверить результат через тестовые промпты и оценки. Claude Code Claude.ai 414 180установок writing-for-agents Matt Pocock Помогает писать скиллы и документы с инструкциями для агентов. Пригодится при правках AGENTS.md, CLAUDE.md и связанных справочных файлов. Claude Code 466 719установок media-use heygen-com Находит и генерирует ассеты для видео в HyperFrames — музыку, дикторский голос, аватары и эффекты. Сохраняет всё локально в assets. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 100 000установок

Вопросы о academic-paper-review

Как установить academic-paper-review в Claude Code?

Выполни команду npx skills add bytedance/deer-flow --skill academic-paper-review -a claude-code, затем открой ~/.claude/skills/academic-paper-review/SKILL.md для проверки установки.

Что делает этот скилл?

Анализирует научные статьи и препринты, производя структурированные рецензии по стандартам топовых конференций. Оценивает методологию, новизну, экспериментальный дизайн, статистическую строгость и позиционирует работу в научном контексте.

Какие форматы статей поддерживаются?

Работает с PDF-файлами, ссылками на arXiv, DOI, ссылками на конференции и журналы. Поддерживает исследования из любых научных областей.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: academic-paper-review
description: Use this skill when the user requests to review, analyze, critique, or summarize academic papers, research articles, preprints, or scientific publications. Supports comprehensive structured reviews covering methodology assessment, contribution evaluation, literature positioning, and constructive feedback generation. Trigger on queries involving paper URLs, uploaded PDFs, arXiv links, or requests like "review this paper", "analyze this research", "summarize this study", or "write a peer review".
---

# Academic Paper Review Skill

## Overview

This skill produces structured, peer-review-quality analyses of academic papers and research publications. It follows established academic review standards used by top-tier venues (NeurIPS, ICML, ACL, Nature, IEEE) to provide rigorous, constructive, and balanced assessments.

The review covers **summary, strengths, weaknesses, methodology assessment, contribution evaluation, literature positioning, and actionable recommendations** — all grounded in evidence from the paper itself.

## Core Capabilities

- Parse and comprehend academic papers from uploaded PDFs or fetched URLs
- Generate structured reviews following top-venue review templates
- Assess methodology rigor (experimental design, statistical validity, reproducibility)
- Evaluate novelty and significance of contributions
- Position the work within the broader research landscape via targeted literature search
- Identify limitations, gaps, and potential improvements
- Produce both detailed review and concise executive summary formats
- Support papers in any scientific domain (CS, biology, physics, social sciences, etc.)

## When to Use This Skill

**Always load this skill when:**

- User provides a paper URL (arXiv, DOI, conference proceedings, journal link)
- User uploads a PDF of a research paper or preprint
- User asks to "review", "analyze", "critique", "assess", or "summarize" a research paper
- User wants to understand the strengths and weaknesses of a study
- User requests a peer-review-style evaluation of academic work
- User asks for help preparing a review for a conference or journal submission

## Review Methodology

### Phase 1: Paper Comprehension

Thoroughly read and understand the paper before forming any judgments.

#### Step 1.1: Identify Paper Metadata

Extract and record:

| Field | Description |
|-------|-------------|
| **Title** | Full paper title |
| **Authors** | Author list and affiliations |
| **Venue / Status** | Publication venue, preprint server, or submission status |
| **Year** | Publication or submission year |
| **Domain** | Research field and subfield |
| **Paper Type** | Empirical, theoretical, survey, position paper, systems paper, etc. |

#### Step 1.2: Deep Reading Pass

Read the paper systematically:

1. **Abstract & Introduction** — Identify the claimed contributions and motivation
2. **Related Work** — Note how authors position their work relative to prior art
3. **Methodology** — Understand the proposed approach, model, or framework in detail
4. **Experiments / Results** — Examine datasets, baselines, metrics, and reported outcomes
5. **Discussion & Limitations** — Note any self-identified limitations
6. **Conclusion** — Compare concluded claims against actual evidence presented

#### Step 1.3: Key Claims Extraction

List the paper's main claims explicitly:

```
Claim 1: [Specific claim about contribution or finding]
Evidence: [What evidence supports this claim in the paper]
Strength: [Strong / Moderate / Weak]

Claim 2: [...]
...
```

### Phase 2: Critical Analysis

#### Step 2.1: Literature Context Search

Use web search to understand the research landscape:

```
Search queries:
- "[paper topic] state of the art [current year]"
- "[key method name] comparison benchmark"
- "[authors] previous work [topic]"
- "[specific technique] limitations criticism"
- "survey [research area] recent advances"
```

Use `web_fetch` on key related papers or surveys to understand where this work fits.

#### Step 2.2: Methodology Assessment

Evaluate the methodology using the following framework:

| Criterion | Questions to Ask | Rating |
|-----------|-----------------|--------|
| **Soundness** | Is the approach technically correct? Are there logical flaws? | 1-5 |
| **Novelty** | What is genuinely new vs. incremental improvement? | 1-5 |
| **Reproducibility** | Are details sufficient to reproduce? Code/data available? | 1-5 |
| **Experimental Design** | Are baselines fair? Are ablations adequate? Are datasets appropriate? | 1-5 |
| **Statistical Rigor** | Are results statistically significant? Error bars reported? Multiple runs? | 1-5 |
| **Scalability** | Does the approach scale? Are computational costs discussed? | 1-5 |

#### Step 2.3: Contribution Significance Assessment

Evaluate the significance level:

| Level | Description | Criteria |
|-------|-------------|----------|
| **Landmark** | Fundamentally changes the field | New paradigm, widely applicable breakthrough |
| **Significant** | Strong contribution advancing the state of the art | Clear improvement with solid evidence |
| **Moderate** | Useful contribution with some limitations | Incremental but valid improvement |
| **Marginal** | Minimal advance over existing work | Small gains, narrow applicability |
| **Below threshold** | Does not meet publication standards | Fundamental flaws, insufficient evidence |

#### Step 2.4: Strengths and Weaknesses Analysis

For each strength or weakness, provide:
- **What**: Specific observation
- **Where**: Section/figure/table reference
- **Why it matters**: Impact on the paper's claims or utility

### Phase 3: Review Synthesis

#### Step 3.1: Assemble the Structured Review

Produce the final review using the template below.

## Review Output Template

```markdown
# Paper Review: [Paper Title]

## Paper Metadata
- **Authors**: [Author list]
- **Venue**: [Publication venue or preprint server]
- **Year**: [Year]
- **Domain**: [Research field]
- **Paper Type**: [Empirical / Theoretical / Survey / Systems / Position]

## Executive Summary

[2-3 paragraph summary of the paper's core contribution, approach, and main findings.
State your overall assessment upfront: what the paper does well, where it falls short,
and whether the contribution is sufficient for the claimed venue/impact level.]

## Summary of Contributions

1. [First claimed contribution — one sentence]
2. [Second claimed contribution — one sentence]
3. [Additional contributions if any]

## Strengths

### S1: [Concise strength title]
[Detailed explanation with specific references to sections, figures, or tables in the paper.
Explain WHY this is a strength and its significance.]

### S2: [Concise strength title]
[...]

### S3: [Concise strength title]
[...]

## Weaknesses

### W1: [Concise weakness title]
[Detailed explanation with specific references. Explain the impact of this weakness on
the paper's claims. Suggest how it could be addressed.]

### W2: [Concise weakness title]
[...]

### W3: [Concise weakness title]
[...]

## Methodology Assessment

| Criterion | Rating (1-5) | Assessment |
|-----------|:---:|------------|
| Soundness | X | [Brief justification] |
| Novelty | X | [Brief justification] |
| Reproducibility | X | [Brief justification] |
| Experimental Design | X | [Brief justification] |
| Statistical Rigor | X | [Brief justification] |
| Scalability | X | [Brief justification] |

## Questions for the Authors

1. [Specific question that would clarify a concern or ambiguity]
2. [Question about methodology choices or alternative approaches]
3. [Question about generalizability or practical applicability]

## Minor Issues

- [Typos, formatting issues, unclear figures, notation inconsistencies]
- [Missing references that should be cited]
- [Suggestions for improved clarity]

## Literature Positioning

[How does this work relate to the current state of the art?
Are key related works cited? Are comparisons fair and comprehensive?
What important related work is missing?]

## Recommendations

**Overall Assessment**: [Accept / Weak Accept / Borderline / Weak Reject / Reject]

**Confidence**: [High / Medium / Low] — [Justification for confidence level]

**Contribution Level**: [Landmark / Significant / Moderate / Marginal / Below threshold]

### Actionable Suggestions for Improvement
1. [Specific, constructive suggestion]
2. [Specific, constructive suggestion]
3. [Specific, constructive suggestion]
```

## Review Principles

### Constructive Criticism
- **Always suggest how to fix it** — Don't just point out problems; propose solutions
- **Give credit where due** — Acknowledge genuine contributions even in flawed papers
- **Be specific** — Reference exact sections, equations, figures, and tables
- **Separate minor from major** — Distinguish fatal flaws from fixable issues

### Objectivity Standards
- ❌ "This paper is poorly written" (vague, unhelpful)
- ✅ "Section 3.2 introduces notation X without formal definition, making the proof in Theorem 1 difficult to follow. Consider adding a notation table after the problem formulation." (specific, actionable)

### Ethical Review Practices
- Do NOT dismiss work based on author reputation or affiliation
- Evaluate the work on its own merits
- Flag potential ethical concerns (bias in datasets, dual-use implications) constructively
- Maintain confidentiality of unpublished work

## Adaptation by Paper Type

| Paper Type | Focus Areas |
|------------|-------------|
| **Empirical** | Experimental design, baselines, statistical significance, ablations, reproducibility |
| **Theoretical** | Proof correctness, assumption reasonableness, tightness of bounds, connection to practice |
| **Survey** | Comprehensiveness, taxonomy quality, coverage of recent work, synthesis insights |
| **Systems** | Architecture decisions, scalability evidence, real-world deployment, engineering contributions |
| **Position** | Argument coherence, evidence for claims, impact potential, fairness of characterizations |

## Common Pitfalls to Avoid

- ❌ Reviewing the paper you wish was written instead of the paper that was submitted
- ❌ Demanding additional experiments that are unreasonable in scope
- ❌ Penalizing the paper for not solving a different problem
- ❌ Being overly influenced by writing quality versus technical contribution
- ❌ Treating absence of comparison to your own work as a weakness
- ❌ Providing only a summary without critical analysis

## Quality Checklist

Before finalizing the review, verify:

- [ ] Paper was read completely (not just abstract and introduction)
- [ ] All major claims are identified and evaluated against evidence
- [ ] At least 3 strengths and 3 weaknesses are provided with specific references
- [ ] The methodology assessment table is complete with ratings and justifications
- [ ] Questions for authors target genuine ambiguities, not rhetorical critiques
- [ ] Literature search was conducted to contextualize the contribution
- [ ] Recommendations are actionable and constructive
- [ ] The overall assessment is consistent with the identified strengths and weaknesses
- [ ] The review tone is professional and respectful
- [ ] Minor issues are separated from major concerns

## Output Format

- Output the complete review in **Markdown** format
- Save the review to `/mnt/user-data/outputs/review-{paper-topic}.md` when working in sandbox
- Present the review to the user using the `present_files` tool

## Notes

- This skill complements the `deep-research` skill — load both when the user wants the paper reviewed in the context of the broader field
- For papers behind paywalls, work with whatever content is accessible (abstract, publicly available versions, preprint mirrors)
- Adapt the review depth to the user's needs: a brief assessment for quick triage versus a full review for submission preparation
- When reviewing multiple papers comparatively, maintain consistent criteria across all reviews
- Always disclose limitations of your review (e.g., "I could not verify the proofs in Appendix B in detail")

© bytedance · MIT · bytedance/deer-flow

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой