# scientific-manuscript-review

Скилл ведёт научную рукопись через восемь проходов проверки: структура, разделы, ясность утверждений, язык и формат журнала.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 479 установок · ★ 186
- Автор: lyndonkl
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/lyndonkl/claude/tree/HEAD/skills/scientific-manuscript-review/SKILL.md
- Обновлён: 2026-09-01
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/scientific-manuscript-review

## Что делает

Скилл разбирает рукопись по шагам: сначала определяет тип документа и главную мысль, затем оценивает общую структуру по схеме IMRaD, потом отдельно проходит введение, результаты и обсуждение. Дальше идёт проверка научной ясности — подкреплены ли утверждения данными, есть ли статистика и контроли, — и полировка языка с проверкой соответствия требованиям журнала.

Внутри лежит чек-лист из восьми шагов, который можно копировать и отмечать по ходу работы. Для введения описан приём «воронки»: широкий контекст, сужение к теме, пробел в знаниях, гипотеза. Для результатов — своя рамка на каждый рисунок или эксперимент: вопрос, подход, находка с числами, короткая трактовка. Есть рубрика оценки `resources/evaluators/rubric_scientific_manuscript.json` с минимальным порогом средней оценки 3.5.

Скилл рассчитан на работу с текстом, а не с данными: он не проверяет сами расчёты и не сверяет числа с исходными таблицами. Если рукопись уже принята и правки ограничены, восемь проходов могут оказаться избыточными. Смежные скиллы того же автора — `grant-proposal-assistant` для заявок на гранты и `academic-letter-architect` для рекомендательных писем.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lyndonkl/claude --skill scientific-manuscript-review -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lyndonkl/claude --skill scientific-manuscript-review -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lyndonkl/claude --skill scientific-manuscript-review -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install lyndonkl/claude scientific-manuscript-review
```

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

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lyndonkl/claude --skill scientific-manuscript-review -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/lyndonkl/claude --path skills/scientific-manuscript-review
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lyndonkl/claude --skill scientific-manuscript-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/lyndonkl/claude/tree/HEAD/skills/scientific-manuscript-review/SKILL.md

## Когда брать
- разложить рукопись на структурные блоки и найти разрывы между ними
- сформулировать явный пробел в знаниях во введении
- добавить к каждому рисунку трактовку, а не только числа
- отделить интерпретацию данных от спекуляций в обсуждении
- привести аббревиатуры и термины к единому виду по всему тексту

## Примеры запросов агенту
- проверь мою рукопись по чек-листу scientific-manuscript-review
- пройди по введению и покажи, где пробел в знаниях сформулирован неявно
- сделай проход по результатам: к каждому рисунку нужен вопрос, подход, находка и трактовка

## Похожие
- [scientific-writing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-scientific-writing.md) — скилл · 2400 установок
- [academic-paper-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-review.md) — скилл · 2700 установок
- [nature-writing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-writing.md) — скилл · 15700 установок
- [scientific-toolkit-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scientific-toolkit-skill.md) — скилл · 816 установок
- [scientific-critical-thinking](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scientific-critical-thinking.md) — скилл · 644 установки
- [Scientific Data Visualizer](https://affpapa.org/nevibecode/prompts/scientific-data-visualizer.md) — промпт · ★ 174597

Из того же набора: [lyndonkl/claude](https://affpapa.org/nevibecode/by/lyndonkl/claude.md) — 5 карточек

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