affaan-m/ECC

scholar-evaluation

論文、提案書、文献レビュー、方法論セクション、証拠の質、引用サポート、研究論文フィードバックのための構造化された学術的作業評価。

64Collecting

See how to use it View GitHub source

npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-thinking-scholar-evaluation"

Automated source guide

Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026

Reorganized from the pinned upstream SKILL.md

Turn scholar-evaluation's source instructions into a guide you can follow

According to the pinned SKILL.md from affaan-m/ECC: このスキルを使用して、再現可能なルーブリックで学術的または科学的な作業を評価します。

npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-thinking-scholar-evaluation"

Check the pinned source

Best fit

論文、提案書、文献レビュー、方法論セクション、証拠の質、引用サポート、研究論文フィードバックのための構造化された学術的作業評価。

Bring this context

A concrete task that matches the documented purpose of scholar-evaluation.
The files, examples, or context the task depends on.
Your constraints, target environment, and definition of done.

Expected outputs

A result that follows the pinned scholar-evaluation instructions.
A concise record of assumptions, inputs used, and unresolved questions.
A final check against the source workflow and relevant permission signals.

Key source sections

Read scholar-evaluation through these 5 source sections

Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.

使用するタイミング

研究論文、提案書、論文章、または文献レビューのレビュー。

SKILL.md · 使用するタイミング

研究論文、提案書、論文章、または文献レビューのレビュー。主張が引用された証拠によって支持されているかの確認。方法論、研究デザイン、分析、または限界の評価。

評価の範囲

実証的研究論文

SKILL.md · 評価の範囲

実証的研究論文理論論文技術レポート

ルーブリック

5: 優れている；明確、厳密で、出版の準備ができている

SKILL.md · ルーブリック

5: 優れている；明確、厳密で、出版の準備ができている4: 良好；軽微な改善が必要3: 適切；意味のあるギャップがあるが使用可能

1. 問題と研究質問

問題は明確かつ具体的か？

SKILL.md · 1. 問題と研究質問

問題は明確かつ具体的か？貢献は意義があるか？範囲と前提は明示的か？

2. 文献とコンテキスト

関連する先行研究はカバーされているか？

SKILL.md · 2. 文献とコンテキスト

関連する先行研究はカバーされているか？作業はソースを単に列挙するのではなく統合しているか？ギャップは正確に特定されているか？

SkillSignal prompt templates

Provide the task, context, and acceptance criteria

These prompts were written by SkillSignal from the source structure; they are not upstream text.

Task-start prompt

Confirm source fit, inputs, and outputs before acting.

Use scholar-evaluation to help me with: [specific task]. Context: [files, data, or background]. Constraints: [environment, scope, and prohibited actions]. Before acting, check the pinned SKILL.md and explain which sections apply, what inputs are still missing, and what you will deliver.

Source-guided execution

Make the Agent explicitly follow the key extracted sections.

Apply the pinned scholar-evaluation source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “使用するタイミング”, “評価の範囲”, “ルーブリック”, “1. 問題と研究質問”, “2. 文献とコンテキスト”. Preserve the important decision at each step. Mark facts not covered by the source as “needs confirmation” instead of inventing them. Then verify the result against my acceptance criteria: [criteria].

Result-review prompt

Check omissions, permissions, and source drift before delivery.

Review the current scholar-evaluation result: (1) does it satisfy the original task; (2) were any applicable steps or limits in the pinned SKILL.md missed; (3) did it perform any unauthorized file, command, network, or data action; and (4) which conclusions remain unverified? List issues first, then fix only what the source or user authorization supports.

Output checklist

Verify each item before delivery

The task matches the purpose documented in the SKILL.md.

The source section “使用するタイミング” has been checked.

The source section “評価の範囲” has been checked.

The source section “ルーブリック” has been checked.

The source section “1. 問題と研究質問” has been checked.

Inputs, constraints, and acceptance criteria are explicit.

Unverified facts, compatibility, and outcome claims are clearly marked.

Any file, command, network, or data action has been reviewed.

Choose a different workflow

When another Skill is the better fit

scholar-evaluation

Provide qualitative-first, evidence-traceable developmental review of scholarly works and audit low-stakes research-assessment rubrics with optional local quality controls. Never use for ranking people or consequential decisions.

A separate implementation from K-Dense-AI/scientific-agent-skills; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.

Open source detail

scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.

Open source detail

ab-testing

When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program. Also use when the user mentions "A/B test," "split test," "experiment," "test this change," "variant copy," "multivariate test," "hypothesis," "should I test this," "which version is better," "test two versions," "statistical significance," "how long should I run this test," "growth experiments," "experiment velocity," "experiment backlog," "ICE score," "experimentation program

A separate implementation from coreyhaines31/marketingskills; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.

Open source detail

FAQ

What does scholar-evaluation do?

このスキルを使用して、再現可能なルーブリックで学術的または科学的な作業を評価します。

How do I start using scholar-evaluation?

The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-thinking-scholar-evaluation". Inspect the command and pinned source before running it.

Which Agent platforms does it declare?

No dedicated Agent platform is declared in the pinned source record.

Repository stars

234,327

Repository forks

35,711

Quality

64/100

Source repository last pushed

2026-07-27

Quality breakdown

Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.

64/100

Documentation18/30

Specificity14/25

Maintenance20/20

Trust signals12/25

Compare before choosing

Related Agent Skills and source variants

These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.

scholar-evaluation by k-dense-ai

scholar-evaluation by affaan-m

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

ab-testing by coreyhaines31

churn-prevention by coreyhaines31

When the user wants to reduce churn, build cancellation flows, set up save offers, recover failed payments, or implement retention strategies. Also use when the user mentions 'churn,' 'cancel flow,' 'offboarding,' 'save offer,' 'dunning,' 'failed payment recovery,' 'win-back,' 'retention,' 'exit survey,' 'pause subscription,' 'involuntary churn,' 'people keep canceling,' 'churn rate is too high,' 'how do I keep users,' or 'customers are leaving.' Use this whenever someone is losing subscribers o

design-intelligence by event4u-app

Grounded design brief from the adopted corpus — style, WCAG-checked color tokens, typography, layout pattern, anti-patterns. Use on ui-design-brief or any which-style/palette/font/chart decision.

View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 1 min

Scholar Evaluation

このスキルを使用して、再現可能なルーブリックで学術的または科学的な作業を評価します。

使用するタイミング

研究論文、提案書、論文章、または文献レビューのレビュー。
主張が引用された証拠によって支持されているかの確認。
方法論、研究デザイン、分析、または限界の評価。
品質または関連性について2つ以上の論文を比較する。
改訂のための構造化されたフィードバックの作成。

評価の範囲

まず成果物を特定します:

実証的研究論文
理論論文
技術レポート
システマティックまたはナラティブ文献レビュー
研究提案書
論文または学位論文の章
学会アブストラクトまたは短い論文

次に範囲を選択します:

包括的: すべてのルーブリック次元
的を絞った: 1つまたは2つの次元（方法や引用など）
比較的: 同じルーブリックに対して複数の作品をランク付け

ルーブリック

該当する各次元を1から5でスコアリング:

5: 優れている；明確、厳密で、出版の準備ができている
4: 良好；軽微な改善が必要
3: 適切；意味のあるギャップがあるが使用可能
2: 弱い；実質的な改訂が必要
1: 不十分；主要な有効性または明確性の問題

適用されない次元には N/A を使用します。

1. 問題と研究質問

問題は明確かつ具体的か？
貢献は意義があるか？
範囲と前提は明示的か？
質問は主張された貢献と一致しているか？

2. 文献とコンテキスト

関連する先行研究はカバーされているか？
作業はソースを単に列挙するのではなく統合しているか？
ギャップは正確に特定されているか？
最近のソースと基礎的なソースはバランスが取れているか？

3. 方法論

方法は研究質問に答えるか？
デザインの選択は正当化されているか？
変数、データセット、参加者、または材料は明確に説明されているか？
別の研究者が研究を再現できるか？
倫理的および実際的な制約は認識されているか？

4. データと証拠

データソースは信頼性があり適切か？
サンプルサイズまたはコーパスのカバレッジは十分か？
包含、除外、前処理の決定は文書化されているか？
欠損データとバイアスのリスクは議論されているか？

5. 分析

統計的、定性的、または計算的方法は適切か？
ベースラインとコントロールは公正か？
必要に応じて不確実性、感度、またはロバスト性のチェックが含まれているか？
代替の説明は考慮されているか？

6. 結果と解釈

結果は明確に提示されているか？
主張は証拠の範囲内に留まっているか？
図、表、メトリクスは理解しやすいか？
否定的または帰無的な結果は正直に扱われているか？

7. 限界と妥当性への脅威

限界は一般的でなく具体的か？
内部、外部、構成概念、結論の妥当性リスクは対処されているか？
論文は投機的な結果と実証された結果を区別しているか？

8. 文章と構造

論証は理解しやすいか？
セクションは研究質問を中心に構成されているか？
定義と表記は明確か？
トーンは正確で学術的か？

9. 引用

引用された論文はそれに付けられた主張を支持しているか？
可能な限り一次ソースが使用されているか？
レビューはレビューとしてラベル付けされているか？
プレプリントはプレプリントとしてラベル付けされているか？
引用メタデータとリンクは正しいか？

レビュープロセス

主張された貢献についてアブストラクト、序論、図、結論を読む。
証拠の質について方法と結果を読む。
最も強い主張を引用されたソースと照合する。
該当する各次元をスコアリングする。
重大なブロッカーと改訂提案を分離する。
具体的な次の編集で終了する。

出力テンプレート

# Scholar Evaluation: <成果物>

## 総合評価

- 総合スコア: <1-5 または N/A>
- 信頼度: <高 | 中 | 低>
- サマリー: <3-5 文>

## 次元スコア

| 次元 | スコア | 証拠 | 改訂優先度 |
| --- | ---: | --- | --- |
| 問題と質問 |  |  |  |
| 文献とコンテキスト |  |  |  |
| 方法論 |  |  |  |
| データと証拠 |  |  |  |
| 分析 |  |  |  |
| 結果と解釈 |  |  |  |
| 限界 |  |  |  |
| 文章と構造 |  |  |  |
| 引用 |  |  |  |

## 重大な問題

## 推奨される改訂

## 必要な証拠確認

落とし穴

スコアを具体的なフィードバックの代替として使用しない。
範囲外の次元の省略で論文にペナルティを与えない。
引用数、出版場所、または著者の評判を品質の証拠として扱わない。
アブストラクトに現れるからといって根拠のない主張を受け入れない。

Source repo: affaan-m/ECC
Skill path: docs/ja-JP/skills/scientific-thinking-scholar-evaluation/SKILL.md
Commit SHA: 4e973d3eaf92
Repository license: MIT
Data collected: Jul 28, 2026