# research-review

Отдаёт вашу работу на разбор внешнему рецензенту: Codex, Gemini, Grok или Claude. Пригодится, когда нужен взгляд со стороны на идеи, статью или результаты экспериментов.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 561 установка · ★ 18090
- Автор: wanshuiyin
- Лицензия: MIT · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep/tree/HEAD/skills/research-review/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/research-review

## Что делает

Скилл собирает брифинг по проекту — читает `STORY.md`, `README.md`, черновики статьи, заметки с историей экспериментов — и отправляет его выбранному рецензенту. Тот ищет логические дыры, необоснованные утверждения, недостающие эксперименты и слабые места в подаче. Разбор идёт в несколько раундов, рецензент помнит предыдущие ответы, поэтому уточняющие вопросы не начинают разговор заново.

По умолчанию работает через Codex MCP с моделью `gpt-6-astra` и уровнем рассуждений `ultra`. Маршрут рецензента разрешается по цепочке: аргумент `— reviewer:`, файл `.aris/reviewer.json`, затем значение по умолчанию. Если выбранный маршрут недоступен, тихого отката на другой бэкенд не будет — это повод проверить настройки до запуска. Для ручного режима нужна модель из другого семейства, чем у исполнителя.

Перед первым запуском подключите MCP-сервер Codex: `claude mcp add codex -s user -- python3 "$HOME/aris_repo/mcp-servers/codex-exec/server.py"`. Путь подставьте свой. Скилл не стоит оборачивать в `/loop`, `/schedule` или `CronCreate`: внешний таймер перезапускает вердикт по часам и рвёт память рецензента между раундами — новых сигналов ноль, токены тратятся полностью. Планируйте ожидание до разбора, а не сам разбор.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill research-review -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill research-review -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill research-review -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep research-review
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/research-review/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill research-review -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --path skills/research-review
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill research-review -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/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep/tree/HEAD/skills/research-review/SKILL.md

## Когда брать
- найти логические дыры в черновике статьи до отправки в журнал
- получить критику результатов экспериментов от модели другого семейства
- проверить, хватает ли вклада для топовой конференции
- собрать историю экспериментов и ключевые находки в один брифинг
- провести несколько раундов уточнений с одним рецензентом

## Примеры запросов агенту
- разбери моё исследование, файл брифа в `RESEARCH_REVIEW_REQUEST.md`
- помоги отревьюить статью, начни с методологии
- получи внешний разбор результатов экспериментов из папки `experiments/`

## Похожие
- [firecrawl-deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/firecrawl-deep-research.md) — скилл · 35400 установок
- [firecrawl-research-index](https://affpapa.org/nevibecode/skills/firecrawl-research-index.md) — скилл · 24400 установок
- [tavily-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tavily-research.md) — скилл · 22000 установок
- [parallel-deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/parallel-deep-research.md) — скилл · 15600 установок
- [deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/199-biotechnologies-deep-research.md) — скилл · 10200 установок
- [github-deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/github-deep-research.md) — скилл · 2900 установок

Из того же набора: [wanshuiyin/auto-claude-code-research-in-sleep](https://affpapa.org/nevibecode/by/wanshuiyin/auto-claude-code-research-in-sleep.md) — 78 карточек

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