科学同行评审

Peer Review 是 K-Dense 开源项目 Claude Scientific Writer（MIT）中的 Skill，用来辅助对评审负责的人类审稿人。当前 2.1 版把所有未发表稿件都视为保密材料：在记录授权、利益冲突和期刊 AI 政策之前不会分析稿件，也从不宣布编辑决定。

核心功能

• 准入闸门：填写 assets/review_intake_template.json 并运行 validate_review_intake.py，只有状态为 READY_FOR_LOCAL_REVIEW 才能继续。授权未记录、冲突未解决、未核查期刊政策、使用外部服务或缺少删除计划都会被拦下。
• 11 步流程：界定范围、中立梳理、选择报告规范、论断与证据对应、方法与统计、可重复性、伦理与诚信、图表与引用、可执行的意见、区分给作者和给编辑的渠道、最后 lint 定稿。
• 7 个本地脚本：准入校验、报告规范选择与覆盖检查、论断证据矩阵校验、统计与可重复性清单、Pandoc 引用键检查、评审草稿生成器和 lint。它们结果确定、不调用网络或模型，只输出编号和行号，不回显稿件内容。
• 意见格式：每条主要或次要意见都要写明位置、观察、证据或标准、为什么重要，以及希望作者做什么。

适用场景

• 评审受邀审阅的期刊稿件或预印本。
• 评估基金申请书或研究方案在设计和报告上的缺口。
• 投稿前先用它给自己的稿子做一次压力测试。

定价与获取

MIT 许可，免费。只需要 Python 3.11 标准库，设计上完全离线，除模型会话外没有 API 费用。

快速开始

1. 在 Claude Code 中安装插件：/plugin marketplace add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-writer，然后 /plugin install claude-scientific-writer。
2. 填好准入文件，运行 python3 scripts/validate_review_intake.py completed-intake.json。
3. 用 python3 scripts/generate_review_scaffold.py completed-intake.json -o private-review.md 生成私有草稿，写完后运行 python3 scripts/lint_review.py private-review.md。

局限：自动检查不等于同行评审，也不衡量稿件价值。Skill 禁止在未获出版方或作者授权时把未发表内容发送给外部服务，使用任何托管模型前都要先查期刊政策。

常见问题

它会建议接收还是拒稿吗？

不会。决定属于编辑或评审小组，lint 甚至会标出带有决定意味的措辞。

能复现作者的分析吗？

只有你自己用获授权的数据、按记录的命令实际跑过才算。否则 Skill 禁止声称已复现。

替代方案

• Scholar Evaluation Skill：对学术成果做结构化质量评估。
• Scientific Critical Thinking Skill：侧重推理、偏倚和证据强度。
• Scientific Writing Skill：在别人评审之前先打磨自己的稿件。

总结

Peer Review 是为认真审稿人准备的严谨脚手架，把保密和问责内置到流程里。它会有意让你慢下来。更多科研 Skill 见 Skills 分类。