# ara-rigor-reviewer

Проверяет смысловую строгость исследовательского артефакта ARA перед публикацией. Оценивает доказательства, аргументацию и методологию после Level 1.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 805 установок · ★ 13956
- Автор: Orchestra Research
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/tree/HEAD/22-agent-native-research-artifact/rigor-reviewer/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-11
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/ara-rigor-reviewer

## Что делает

ara-rigor-reviewer проводит семантическую проверку ARA Seal Level 2 и создаёт в корне артефакта отчёт `level2_report.json`. Он выставляет оценки от 1 до 5 по релевантности доказательств, фальсифицируемости, калибровке охвата, связности аргумента, честности исследования и методологической строгости.

Скилл читает материалы в заданном порядке: `PAPER.md`, файлы из `logic/`, дерево `trace/exploration_tree.yaml` и, при наличии, сведения и выборку файлов из `evidence/`. Для работы использует `Read`, `Write`, `Glob` и `Grep`. В отчёте фиксируются сильные стороны, проблемы по серьёзности, предложения по исправлению и итоговая рекомендация от Strong Accept до Reject.

Сначала должен пройти Level 1, потому что этот скилл не перепроверяет структуру, ссылки и обязательные поля. Он не запускает код, не загружает URL и не обращается к внешним источникам. Это граница, которую стоит проверить, если оценка зависит от свежих данных.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill ara-rigor-reviewer -a claude-code
```
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill rigor-reviewer -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/rigor-reviewer/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/rigor-reviewer/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill rigor-reviewer -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/rigor-reviewer/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill rigor-reviewer -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/rigor-reviewer/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs rigor-reviewer
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/rigor-reviewer/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill rigor-reviewer -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --path 22-agent-native-research-artifact/rigor-reviewer
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/rigor-reviewer/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill rigor-reviewer -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/tree/HEAD/22-agent-native-research-artifact/rigor-reviewer/SKILL.md

## Когда брать
- проверить, подтверждают ли эксперименты заявленные выводы
- найти критерии фальсификации без измеримых условий
- сопоставить охват утверждений с доступными доказательствами
- выявить разрывы в логике исследовательского текста
- зафиксировать неудачные ветви в дереве исследования

## Примеры запросов агенту
- «Проведи ARA Seal Level 2 для каталога ARA и создай `level2_report.json`.»
- «Проверь доказательства и фальсифицируемость утверждений в этом ARA после Level 1.»
- «Составь отчёт Level 2 с замечаниями по серьёзности и итоговой рекомендацией.»

## Похожие
- [nature-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-reviewer.md) — скилл · 13900 установок
- [academic-paper-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-reviewer.md) — скилл · 9800 установок
- [academic-paper-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-review.md) — скилл · 2700 установок
- [academic-pipeline](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-pipeline.md) — скилл · 7200 установок
- [scholar-evaluation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-scholar-evaluation.md) — скилл · 2100 установок
- [review-response](https://affpapa.org/nevibecode/skills/review-response.md) — скилл · 555 установок

Из того же набора: [orchestra-research/ai-research-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/orchestra-research/ai-research-skills.md) — 66 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md