claesbackman/AI-research-feedback

Что это?

Ключевые возможности

• 01Навыки для рецензирования с несколькими агентами: полноценные статьи, экспресс-проверки, планы предварительного анализа и грантовые заявки
• 02Проверка воспроизводимости анализа по коду для статей на LaTeX со скриптами на Stata, R или Python
• 03Состязательный аудит изменённого кода анализа с привязкой замечаний к файлу, строке и цитируемому фрагменту
• 04Подготовка краткого обзора для широкой аудитории, а также резюме на одну и пять страниц по статье на LaTeX
• 05Создание презентаций в Quarto reveal.js, LaTeX Beamer и PowerPoint
• 06Учёт требований конкретных журналов и грантодателей, например AER, QJE, NSF и ERC, при рецензировании

Сценарии использования

• Получить рецензию на черновик статьи в стиле журнального отзыва до подачи в журнал
• Проверить, действительно ли код анализа формирует таблицы и коэффициенты, указанные в статье
• Проверить план предварительного анализа или грантовую заявку перед подачей
• Превратить готовую статью в краткий обзор для широкой аудитории или презентацию для неспециалистов

Быстрый старт

1. 1

   Создайте папку skills и скопируйте в неё все навыки с помощью однострочной команды установки в терминале

   git clone --depth 1 https://github.com/claesbackman/AI-research-feedback.git /tmp/airf && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -R /tmp/airf/Skills/. ~/.claude/skills/ && rm -rf /tmp/airf
2. 2

   Перезапустите Claude Code, затем запустите навык для рецензирования, например /review-paper, в проекте с работой в LaTeX

Что важно знать

• !Для навыков рецензирования требуется Claude Code с доступом к универсальному субагенту.
• !Для рецензирования работ нужен документ в LaTeX, а для навыков проверки кода — аналитический код на Stata, R или Python.
• !Установка выполняется копированием файлов из git; установки через менеджер пакетов нет.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое AI-research-feedback?

Набор навыков для Claude Code, которые рецензируют научные статьи, планы предварительного анализа, грантовые заявки и код анализа, а также превращают статьи в краткие обзоры и презентации. AI-research-feedback — это набор навыков для Claude Code, предназначенный для академических исследователей. Каждый навык представляет собой папку с файлом SKILL.md, которую нужно установить в ~/.claude/skills и вызывать slash-командой, например /review-paper. Навыки для рецензирования запускают параллельно несколько специализированных агентов и сохраняют упорядоченный по приоритету отчёт в папку reviews/ проекта. Они охватывают полноценное рецензирование статьи в стиле журнального отзыва, быструю проверку вклада и идентификации, проверку согласованности, рецензирование планов предварительного анализа и грантовых заявок.

AI-research-feedback можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

AI-research-feedback распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

AI-research-feedback всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в AI-research-feedback — 28 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать AI-research-feedback?

Получить рецензию на черновик статьи в стиле журнального отзыва до подачи в журнал Проверить, действительно ли код анализа формирует таблицы и коэффициенты, указанные в статье Проверить план предварительного анализа или грантовую заявку перед подачей Превратить готовую статью в краткий обзор для широкой аудитории или презентацию для неспециалистов

Как установить AI-research-feedback?

Создайте папку skills и скопируйте в неё все навыки с помощью однострочной команды установки в терминале: git clone --depth 1 https://github.com/claesbackman/AI-research-feedback.git /tmp/airf && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -R /tmp/airf/Skills/. ~/.claude/skills/ && rm -rf /tmp/airf Перезапустите Claude Code, затем запустите навык для рецензирования, например /review-paper, в проекте с работой в LaTeX

Где скачать AI-research-feedback?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/claesbackman/AI-research-feedback