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Skillpedia
Escrita51 mil · #1932

peer-review

Faz seu agente preparar rascunhos de revisões científicas construtivas e avaliações de manuscritos. Ajuda a revisar artigos, protocolos ou propostas de pesquisa de forma detalhada e organizada.

O que ela faz

Ajuda a revisar artigos científicos, propostas de pesquisa ou outros documentos. Ele verifica se as informações apresentadas são suficientes e se a forma como foram apresentadas segue as regras, mas não decide se o trabalho é bom ou ruim.

Quando usar

  • ✓Ao revisar um artigo científico para uma revista.
  • ✓Ao avaliar uma proposta de pesquisa.
  • ✓Ao verificar se um documento segue as diretrizes de escrita.

Exemplo do que pedir para a IA

“Revise este artigo científico sobre o uso de IA na medicina, focando na clareza dos métodos e na apresentação dos resultados.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/peer-review/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/peer-review/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A IA analisa o documento fornecido e verifica se as informações estão completas e organizadas de acordo com as regras. Ela aponta o que está faltando ou o que pode ser melhorado, mas a decisão final é sempre do revisor humano.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill peer-review

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/peer-review/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Revisão por Pares

Apoie um revisor humano responsável com uma avaliação rigorosa, justa e acionável. Trate toda submissão e revisão não publicada como confidencial.

Limite de segurança obrigatório

Antes de ler ou analisar conteúdo não publicado:

  1. Confirme se o usuário é autorizado pelo editor, autor ou outro proprietário do material.
  2. Verifique as políticas de revisão, confidencialidade, co-revisão, retenção e de IA/ferramentas do local de destino.
  3. Registre conflitos, limites de competência, escopo solicitado e necessidades de revisão especializada.
  4. Use o processamento local como padrão.

Se a autorização for incerta, não inspecione nem cite o manuscrito. Esclareça apenas a autorização pendente; autorização documentada existente não precisa ser solicitada novamente. Até a resolução, use apenas o validador de entrada ou fixtures sintéticos/públicos. O processamento local do manuscrito também requer autorização.

Executar um CLI agrupado localmente não torna a sessão do assistente circundante local. Trate qualquer conteúdo de manuscrito lido em um assistente hospedado como processamento externo ao avaliar a política do local e a autorização.

Nunca:

  • Envie texto de manuscrito, suplemento, revisão ou editorial não publicado para um serviço externo sem autorização específica do editor/autor e permissão do local.
  • Faça upload de conteúdo confidencial para um modelo público, motor de busca, serviço de citação, ferramenta de gramática, verificador de plágio ou serviço de imagem.
  • Reutilize conteúdo para treinamento, benchmarking, melhoria de produto ou pesquisa não relacionada.
  • Leia o estado geral do ambiente, arquivos .env, chaves de API ou credenciais.
  • Chame uma rede, LLM ou API de imagem de ferramentas agrupadas.
  • Invoque outra habilidade ou um pipeline de PDF/imagem automaticamente.
  • Finja ser um revisor, editor, periódico, financiador ou autor designado.
  • Fabrique detalhes do manuscrito, achados da revisão, citações, análises, experimentos, reprodução ou um resultado editorial.
  • Anuncie uma decisão que pertence a um editor ou painel.

Exclua cópias locais e derivados quando a política exigir; caso contrário, retenha apenas o que a política controladora autorizar. Registre a exclusão ou retenção sem copiar conteúdo confidencial no registro.

Leia references/ethical_review_practice.md antes de manusear material confidencial.

Responsabilidade humana

Rotule o texto gerado como um rascunho de trabalho. O humano responsável deve:

  • Ler a submissão autorizada completa e os suplementos relevantes.
  • Verificar cada declaração factual, cálculo, citação e localização no manuscrito.
  • Resolver conflitos e divulgar assistência conforme necessário.
  • Reescrever comentários com seu próprio julgamento especializado.
  • Submeter através do canal autorizado.

Resultados automatizados de cobertura, consistência ou lint não são revisão por pares e não estabelecem o mérito do manuscrito.

Porta de entrada de ingestão

Copie e complete assets/review_intake_template.json, em seguida, execute:

python3 scripts/validate_review_intake.py completed-intake.json

Prossiga apenas quando o status for READY_FOR_LOCAL_REVIEW.

O validador bloqueia:

  • Autorização não documentada.
  • Falta de responsabilidade humana.
  • Conflitos não avaliados ou não resolvidos.
  • Modelo de revisão desconhecido ou política do local não verificada.
  • Assistência de IA não autorizada.
  • Uso de serviço externo.
  • Reutilização de dados.
  • Falta de planejamento de exclusão/retenção.

Ele valida declarações, não sua veracidade.

Um conflito marcado como disclosed_to_editor permanece bloqueado. Use editor_cleared apenas após o claro do editor real, ou none_identified quando nenhum conflito existir. Não limpe um conflito apenas para passar no validador.

Fluxo de trabalho de revisão

1. Estabelecer escopo e evidências disponíveis

Registre:

  • Tipo e estágio da submissão.
  • Pergunta da revisão e foco solicitado.
  • Local de destino e modelo de revisão.
  • Materiais realmente disponíveis: manuscrito, suplementos, protocolo, registro, plano de análise, declaração de dados/código, decisão anterior ou carta de resposta.
  • Áreas de competência e limites.
  • Material ausente que impede a avaliação.

Não infira conteúdo ausente. Use "não relatado" ou "não disponível para revisão".

2. Orientar sem decidir

Crie um mapa neutro curto:

  • Pergunta de pesquisa.
  • População ou sistema.
  • Desenho e unidade.
  • Intervenção, exposição, teste ou modelo.
  • Comparador/referência.
  • Desfechos e cronograma.
  • Alegações principais.

Não escreva uma recomendação de aceitação/rejeição. Identifique que evidências seriam necessárias para avaliar cada alegação.

3. Selecionar orientação de relatório

Copie assets/study_profile_template.json e execute:

python3 scripts/select_reporting_guidelines.py local-profile.json

Para cobertura de checklist:


…
Perguntas frequentes

A IA vai escrever a revisão por mim?

Não, a IA gera um rascunho e aponta pontos para o revisor humano verificar. O revisor humano é o responsável final pela revisão.

A IA pode decidir se um artigo é aceito ou rejeitado?

Não, a IA não toma decisões sobre a publicação. Ela apenas ajuda a organizar e verificar as informações para o revisor humano.

Posso usar a IA para revisar qualquer documento?

Não, a IA só deve ser usada para revisar documentos para os quais você tem autorização, como artigos científicos ou propostas de pesquisa, e sempre respeitando as políticas de confidencialidade.

Detalhes

Descrição original do autor

Prepares evidence-bounded, constructive peer-review drafts and structured manuscript assessments. Supports authorized review of scientific manuscripts, protocols, preprints, or research proposals; reporting-guideline selection; claim–evidence checks; methods, statistics, reproducibility, ethics, figure/table, and citation critique; or revision-response planning.

repo: K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
51 mil
Posição no ranking
#1932
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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