AI 技能科研生物信息学数据科学【免费下载链接】scientific-agent-skillsTurn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 250,000 scientists worldwide. 177 ready-to-use validated skills plus 100 scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/scientific-agent-skills点击查看免费下载导读本文围绕 scientific-agent-skills 仓库中peer-review技能Skill的 tool_reference.md 展开系统讲解其内置 7 个本地审稿辅助工具的完整契约共享安全边界、退出码、每个 CLI 的输入输出格式、枚举取值与运行规则。读完本文你将掌握如何在校验授权与利益冲突、选择报告指南、核对声明与证据、审计统计与可复现性、检查引用一致性、生成审稿草稿以及语气/可操作性 lint 的完整流程中安全地运行这些确定性工具并理解其底层实现与测试验证方式。工具总体设计确定性、本地化、内容无关的报告peer-review技能打包的所有工具都是确定性 Python 3.11 标准库 CLI行为完全可复现。它们不做任何网络、模型、图像、子进程、环境变量、动态代码或 pickle 调用——这一点既写在 tool_reference.md 的契约中也被 tests/peer-review/test_scripts.py 的静态扫描测试强制约束该测试对skills/peer-review/scripts/下所有.py文件做 AST 遍历断言不得 importaiohttp、requests、urllib、socket、subprocess、pickle、shelve等模块不得调用eval/exec/compile/__import__也不得访问os.environ或.env与api_key。所有工具的输入仅限本地 JSON、CSV 或 Markdown且报告只包含 ID、计数、规则代码rule code与行号绝不回显稿件、审稿意见、声明、标题、作者或参考文献的原文从而在最小数据暴露原则下完成结构化审计。共享安全边界清单约束项规定最大输入体积4 MiBMAX_INPUT_BYTES 4 * 1024 * 1024见 _common.py最大 CSV 行数5,000 行MAX_ROWS 5_000编码仅 UTF-8NUL 字节一律拒绝符号链接输入与输出均拒绝 symlinkJSON 键 / CSV 表头重复键与重复表头拒绝未知字段JSON 校验器拒绝未知 schema 字段输出覆盖不隐式覆盖已有输出除非显式--force原子写入JSON 与 Markdown 输出采用原子写入且支持时以 owner-only 权限0o600落盘这些边界在 _common.py 的safe_input_path、safe_output_path、read_json、read_csv_records、atomic_write_text中有完整实现。例如read_json通过object_pairs_hook_duplicate_safe_object检测重复键atomic_write_text先在目标目录写临时文件、os.chmod为0o600后再os.replace原子替换测试test_private_output_refuses_implicit_overwrite验证了该权限位与覆盖语义。退出码语义所有工具统一遵循以下退出码契约退出码含义0结构有效或流程完成1已正确解析的审计被阻塞或存在规则错误2输入格式错误、路径不安全、字段不支持或 CLI 校验错误退出码2由 _common.py 的error_exit统一产生捕获ValidationError后向 stderr 打印ERROR: ...并返回2。运行工具时请从技能目录执行或使用脚本的绝对路径。一、Intake 校验器审稿授权与人类问责闸门python3 scripts/validate_review_intake.py \ assets/review_intake_template.json对应脚本为 validate_review_intake.py输入是 review_intake_template.json。其目的是确认文档化的授权与人类问责记录角色、能力领域与局限、冲突、目标期刊政策与审稿模式强制本地化处理不得使用外部服务、不得复用数据、必须有删除/保留记录依据期刊政策、权限与披露要求对经批准的 AI 辅助进行门控。关键设计仓库附带的模板被故意阻塞直到人类完成控制项。模板中authorization.documented: false、reviewer.human_accountable: false、reviewer.conflict_status: not_assessed、venue_policy.checked: false等默认值都会触发错误测试test_template_is_safely_blocked断言其状态为BLOCKED且包含AUTHORIZATION_NOT_DOCUMENTED、CONFLICTS_NOT_ASSESSED错误码。顶层 JSON 字段字段说明schema_version当前为2.0review_id安全的本地标识符不是稿件标题material材料状态与敏感数据标志authorization授权依据与文档化权限reviewer角色、问责、能力与冲突venue_policy政策检查状态、审稿模式、机密编辑备注渠道ai_use政策、计划、权限与披露handling本地化、外部服务、复用、保留控制scope稿件类型、请求的关注点、边界、专科审稿需求从源码validate_intakevalidate_review_intake.py可以看到各枚举的完整取值material.statusunpublished_confidential、public_preprint、published、syntheticauthorization.basisjournal_invitation、editor_assignment、author_request、public_material、synthetic_trainingreviewer.capacityassigned_reviewer、disclosed_co_reviewer、author_requested_reader、editorial_support、trainingvenue_policy.peer_review_modelsingle_anonymized、double_anonymized、open、transparent、post_publication、unknownai_use.policyprohibited、permission_required、permitted_with_disclosure、not_statedai_use.plannednone、local_deterministic_tools、approved_ai_assistancehandling.retention_ruledelete_after_review、delete_after_editor_confirmation、retain_per_venue_policy、public_material。利益冲突状态机reviewer.conflict_status接受not_assessed、none_identified、disclosed_to_editor、editor_cleared、unresolved五个取值。披露本身并不解除冲突disclosed_to_editor仍会被阻塞必须由编辑实际清除editor_cleared后才放行校验器无法验证该清除是否真实发生测试test_disclosed_conflict_requires_actual_editor_clearance验证了这一行为。当conflict_status: none_identified但conflicts非空时也会触发CONFLICT_STATUS_MISMATCH错误。输出报告校验通过后返回status: READY_FOR_LOCAL_REVIEW否则为BLOCKED。报告包含errors阻塞项与warnings需人工关注项如敏感数据处理、能力局限披露、专科审稿需求并附带handling_assertions本地工具仅本地运行、外部处理未获授权、数据复用未获授权、双渠道必须分离与notice声明该校验只验证声明的流程控制不确立审稿人能力、不解决冲突、不授权外部处理、也不评估稿件质量——报告校验的是声明本身而非其真实性。二、报告指南选择器与覆盖率审计# 仅选择 python3 scripts/select_reporting_guidelines.py \ assets/study_profile_template.json # 选择 覆盖率审计 python3 scripts/select_reporting_guidelines.py \ assets/study_profile_template.json \ --coverage assets/reporting_checklist_template.csv对应脚本为 select_reporting_guidelines.py输入为 study_profile_template.json研究画像与可选的覆盖率 CSV。画像Profile字段字段说明schema_version2.0profile_id画像标识study_types例如randomized_trialreport_kindresults、protocol、abstract或data_releasefeatures例如ai_based、ai_intervention、large_language_modeldomains例如health、genomics、proteomics覆盖率Coverage列列说明guideline_id指南 IDitem_id主条目汇总编号针对已知主条目数的指南statusreported、partly_reported、not_reported、not_applicable、not_assessedlocationreported/partly_reported条目必填rationalenot_applicable条目必填选择算法与典型组合从源码select_guidelinesselect_reporting_guidelines.py可见匹配逻辑候选指南需满足study_types交集、report_kind匹配、required_features为画像 features 的子集、domains交集all域恒匹配最后按报告指南优先于领域元数据标准、再按 ID排序。文档给出了两组经测试验证的实战组合AI 试验方案study_types: [randomized_trial]、report_kind: protocol、features: [ai_intervention]、domains: [health]→ 同时选中 SPIRIT 2025基础方案指南34 个主条目与 SPIRIT-AI 2020AI 干预扩展对应测试test_ai_protocol_selects_protocol_base_and_extensionLLM 开发/调优/提示工程/评估研究study_types: [llm_study]、report_kind: results、features: [large_language_model]、domains: [health]→ 选中 TRIPOD-LLM 202519 个主条目若该设计也涉及预测模型再加prediction_model此时 TRIPODAI 2024 会一并入选测试test_non_prediction_llm_study_selects_llm_guideline_only验证了仅 LLM 非预测研究只选 LLM 指南的行为。抽象abstract使用不同的检查清单。本仓库目录中没有抽象检查清单因此report_kind: abstract会得到空选择与NO_BUNDLED_GUIDELINE_MATCH警告——无匹配结果不代表不存在相应指南测试test_abstract_does_not_reuse_full_report_item_counts专门验证了这一点。目录与两个无分数设计要点目录文件为 reporting_guidelines.json其中嵌有reviewed_on: 2026-10-01审查日期来源级验证限制记录在 source_ledger.csv含 COPE、ICMJE、EQUATOR、CONSORT 2025、SPIRIT 2025、PRISMA 2020、STROBE、STARD 2015、TRIPODAI 2024、TRIPOD-LLM 2025、ARRIVE 2.0、CHEERS 2022、SQUIRE 2.0、SRQR/COREQ、SAMPL 以及 MIAME/MINSEQE、MIAPE、MIFlowCyt、MIAPPE、MIxS 等领域元数据标准。目录不拉取实时更新使用时须依据reviewed_on与来源账本确认时效。输出刻意不包含百分比或质量分数主条目行只是聚合导航记录coverage_record_complete表示这些行 ID 齐全即使全部为not_assessed既不认证子条目覆盖也不认证审稿完成。测试test_coverage_is_complete_record_but_not_quality_score断言序列化结果中不含quality_score且 notice 文本强调不是分数。三、声明–证据矩阵校验器python3 scripts/validate_claim_evidence.py \ assets/claim_evidence_matrix_template.csv对应脚本为 validate_claim_evidence.py输入模板为 claim_evidence_matrix_template.csv。列定义列说明claim_id声明 ID必须唯一location稿件中位置claim_type见下方枚举claim_summary仅输入永不回显evidence_ids分号分隔的本地证据 IDsupport_levelsupported、partly_supported、unsupported、not_assessedalignment_issuedirection、magnitude、population、outcome、timepoint、causal_language、scope、uncertainty、selective_reporting、other或nonelimitation仅输入永不回显requested_action仅输入永不回显claim_type枚举源码 validate_claim_evidence.py为primary_outcome、secondary_outcome、causal、mechanistic、diagnostic、prediction、safety、generalization、methods、other。核心规则supported声明必须有证据 ID且不得声明 alignment issuepartly_supported声明必须既有证据又有问题代码缺requested_action只是警告但仍需人工解决unsupported声明必须有问题代码none视为错误claim_id必须唯一。工具不判断证据是否真实或充分。输出状态有三种INVALID_MATRIX、VALID_WITH_ALIGNMENT_GAPS、VALID_NO_RECORDED_GAPS对causal/mechanistic且supported的声明会给出CAUSAL_OR_MECHANISTIC_SUPPORT_REQUIRES_EXPERT_REVIEW警告。模板矩阵含CLAIM-SYN-001/002/003三个合成行结构有效但存在对齐缺口测试test_template_matrix_is_structurally_valid_with_gaps断言其状态为VALID_WITH_ALIGNMENT_GAPS且报告序列化中不含声明原文。四、统计与可复现性清单审计python3 scripts/audit_statistics_reproducibility.py \ assets/statistical_reproducibility_template.json对应脚本为 audit_statistics_reproducibility.py输入模板为 statistical_reproducibility_template.json。JSON 结构清单与研究设计 IDchecklist_id、study_design专科审稿声明specialist_reviewneeded为yes/no/undeterminedareas、requested核心条目记录id、category、applicability、status、evidence_locations、note、requested_action。applicability取applicable/not_applicablestatus取verified_present、partly_documented、missing、not_assessed、not_applicable。核心领域与强制条目工具要求 22 个核心条目 ID 全部存在缺失即CORE_ITEM_MISSING错误测试test_missing_core_item_is_invalid验证。覆盖问题/估计量对齐question.estimand_alignment单位、独立性、样本量、分配、盲法design.unit_and_independence、design.sample_size_precision、design.allocation_randomization、design.blinding纳入/排除、缺失数据、数据处理data.inclusion_exclusion、data.missing_data、data.outliers_transformations预指定、方法对齐、假设、多重性与依赖analysis.prespecification、analysis.method_design_alignment、analysis.assumptions_diagnostics、analysis.multiplicity、analysis.clustering_repeated_measures效应估计、不确定性、分母、结局与危害results.effect_sizes_uncertainty、results.denominators_flow、results.complete_outcomes_harms数据/材料获取、代码/环境、来源reproducibility.data_materials_access、reproducibility.code_environment_parameters、reproducibility.provenance_versions伦理/治理、声明解读、选择性报告ethics.approval_consent_governance、interpretation.claim_evidence_causality、integrity.deviations_selective_reporting。专科审稿触发源码中SPECIALIST_TRIGGER_IDSaudit_statistics_reproducibility.py列出 8 个一旦出现缺口即触发专科审稿建议的条目estimand 对齐、缺失数据、方法-设计对齐、假设诊断、多重性、聚类/重复测量、效应量与不确定性、声明-证据因果。输出specialist_review.trigger_item_ids与recheck_recommended会明确标记且审计只报告缺口与触发条件、不给出分数——测试test_template_is_valid_without_becoming_a_score断言报告不含score/quality_scorenotice 声明不是统计重分析、不是可复现性声明、不是质量分数、也不是发表建议。五、引用/参考文献一致性审计稿件须使用 Pandoc 风格引用键The synthetic method is described elsewhere [ref-synthetic-2026]. Several sources may be grouped [ref-one; ref-two].python3 scripts/audit_citations.py \ local-manuscript.md \ assets/citation_references_template.csv对应脚本为 audit_citations.py引用 CSV 模板为 citation_references_template.csv。引用 CSV 列列说明reference_id引用 ID必须唯一title标题authors作者year四位年份源码YEAR_RE限制为 1500–2100doiDOI格式校验10.开头urlhttp/https URL格式校验verification_statusverified_primary、verified_secondary或not_verified审计发现项无对应引用行的引用键CITATION_WITHOUT_REFERENCE错误未被引用的引用行REFERENCE_NOT_CITED警告被引用但未标记为已验证的引用CITED_REFERENCE_NOT_VERIFIED警告无 DOI 或 URL 的引用REFERENCE_HAS_NO_PERSISTENT_LOCATOR警告格式错误的引用语法MALFORMED_CITATION_SYNTAX错误。它只校验 DOI/URL 的形状不解析标识符、不联网、不验证来源是否存在、也不判断引用是否支撑某声明。报告输出引用键与行号而非原文测试test_missing_reference_reports_only_identifier_and_line验证了缺失引用只报告 ID 与行号、不回显稿件散文。解析器边界重要解析器是轻量方括号扫描器不是 Pandoc。仅支持单行分组如[ref-one; ref-two]引用键须以 ASCII 字母开头、最长 96 字符、可含字母/数字/./_/:/-。完整 Pandoc 还支持其他键字符、花括号键、行内作者引文等本工具不支持的结构多行分组不受支持代码示例、链接、转义文本或其他含的方括号文本可能产生误报。这些情形须按 Pandoc 官方引用语法单独复核干净的报告不证明所有引用都被找到。源码extract_citations逐行扫描[...]分组、统计次数与键数比对以标记畸形行并在malformed_lines中输出行号。六、审稿草稿生成器前提Intake 必须首先通过。python3 scripts/generate_review_scaffold.py \ completed-intake.json \ -o private-review.md对应脚本为 generate_review_scaffold.py模板为 review_scaffold_template.md。生成器读取模板文件仅插值安全的 intake 标识符{{REVIEW_ID}}、{{REVIEWER_CAPACITY}}、{{PEER_REVIEW_MODEL}}、{{AI_PLAN}}从不读取或嵌入稿件文本将给作者的意见与给编辑的机密备注分离提供结构化 major/minor 评注字段内置人类问责与不做编辑决定警告。源码generate先调用validate_intakeintake 阻塞时抛出intake is blocked; resolve these controls first: ...列出错误码随后替换占位符并检查模板中是否残留未解析占位符。测试test_scaffold_requires_ready_intake验证未通过 intake 会抛错test_scaffold_has_separate_channels_and_no_manuscript_prose验证双渠道顺序正确且不含稿件标题。生成器同样拒绝未解决的 intake 控制与隐式覆盖已有输出须--force。七、语气与可操作性 lintpython3 scripts/lint_review.py private-review.md对应脚本为 lint_review.py。必需标题与评注结构必需的一级标题各恰好出现一次# Comments to authors# Confidential comments to editor结构化评注标题###### Major comment M1### Minor comment m1每条评注必须为以下五个字段提供非占位符内容LocationObservationEvidence or criterionWhy it mattersRequested action检查项lint 会标记源码 lint_review.py缺失或顺序颠倒的作者/编辑渠道作者渠道必须位于编辑渠道之前作者渠道中出现 editor-only 标记confidential to editor、editor-only等未解决的草稿占位符[Write ...]、TBD、TODO、...及模板残留有限的辱骂或人身攻击词库idiot、incompetent、ridiculous、nonsense、garbage、lazy、sloppy、clueless、amateurish、embarrassing、worthless及作者不理解/粗心/不诚实等个人攻击句式角色冒充与编辑决定措辞I am the editor / assigned reviewer、We recommend accept/reject、editorial decision 等见IMPERSONATION_RE与EDITORIAL_DECISION_RE缺失可操作性字段ACTIONABILITY_FIELD_MISSING/ACTIONABILITY_FIELD_EMPTY声称已执行分析但缺少出处EXECUTION_CLAIM_REQUIRES_PROVENANCE警告如 I ran/reproduced the analysis。输出状态为READY_FOR_HUMAN_REVIEW无错误或REVISION_REQUIRED。测试test_complete_structured_review_passes_lint展示了一个通过 lint 的完整评注样例test_abuse_decision_and_missing_action_are_flagged_without_echo则验证辱骂语言、编辑决定与空 actionability 字段被同时捕获且ridiculous一词不出现在序列化报告中。词法 lint 存在误报与漏报它不做科学判断、不验证陈述真伪人类复核仍然不可或缺。八、私有输出管理所有 JSON 报告类 CLI 均接受-o local-report.json要刻意替换已有输出--force底层写入由 _common.py 的write_json_report/write_markdown完成先经safe_output_path校验后缀、父目录存在、拒绝 symlink 与隐式覆盖再以0o600权限原子写入。不要把输出放入已同步或共享目录除非授权与期刊政策允许输入、草稿与报告应按文档化审稿政策删除或保留。九、工具索引与验证闭环工具脚本功能validate_review_intake.py范围、授权、冲突、政策、处理控制select_reporting_guidelines.py带日期的选择器 不评分的覆盖率审计validate_claim_evidence.py声明/证据对齐矩阵audit_statistics_reproducibility.py方法/统计/可复现性清单audit_citations.py本地引用/参考文献一致性generate_review_scaffold.py分离式私有 Markdown 草稿lint_review.py语气、渠道与可操作性 lint每个 CLI 都接受--help共享 CLI 契约测试会逐个调用全套行为由 tests/peer-review/test_scripts.py 覆盖包括intake 模板阻塞与就绪、冲突清除、报告指南选择组合、覆盖率记录完整性、声明矩阵缺口、统计清单核心条目与证据位置强制、引用缺失只报 ID/行号、草稿双渠道、lint 规则、私有输出权限与隐式覆盖拒绝、超大输入与 symlink 拒绝、无网络/动态执行/密钥访问的静态扫描以及资产可解析性与来源账本日期约束。边界与适用前提所有工具只做结构与流程层面的确定性审计自动化的覆盖、一致性或 lint 结果不是同行评审本身也不确立稿件价值负责的人类审稿人仍需完整阅读授权材料、核实每一处事实陈述与计算、按自身专业判断改写评注并通过授权渠道提交。报告指南目录与来源账本是带日期的快照后续审稿须重新核对官方主来源与目标期刊政策且不得在搜索查询中暴露机密稿件文本。工具运行于本地并不使整个 Agent 会话变成本地处理任何被读入托管助手会话的稿件内容在评估期刊政策与授权时都应视为外部处理。赞分享AI 技能科研生物信息学数据科学【免费下载链接】scientific-agent-skillsTurn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 250,000 scientists worldwide. 177 ready-to-use validated skills plus 100 scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. 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长河君 · 2026/10/10 11:57:51 · 阅读 1.2k scientific-agent-skills 之 peer-review 本地工具契约：确定性、零依赖的审稿辅助 CLI 全指南
AI 技能科研生物信息学数据科学【免费下载链接】scientific-agent-skillsTurn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 250,000 scientists worldwide. 177 ready-to-use validated skills plus 100 scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/scientific-agent-skills点击查看免费下载导读本文围绕 scientific-agent-skills 仓库中peer-review技能Skill的 tool_reference.md 展开系统讲解其内置 7 个本地审稿辅助工具的完整契约共享安全边界、退出码、每个 CLI 的输入输出格式、枚举取值与运行规则。读完本文你将掌握如何在校验授权与利益冲突、选择报告指南、核对声明与证据、审计统计与可复现性、检查引用一致性、生成审稿草稿以及语气/可操作性 lint 的完整流程中安全地运行这些确定性工具并理解其底层实现与测试验证方式。工具总体设计确定性、本地化、内容无关的报告peer-review技能打包的所有工具都是确定性 Python 3.11 标准库 CLI行为完全可复现。它们不做任何网络、模型、图像、子进程、环境变量、动态代码或 pickle 调用——这一点既写在 tool_reference.md 的契约中也被 tests/peer-review/test_scripts.py 的静态扫描测试强制约束该测试对skills/peer-review/scripts/下所有.py文件做 AST 遍历断言不得 importaiohttp、requests、urllib、socket、subprocess、pickle、shelve等模块不得调用eval/exec/compile/__import__也不得访问os.environ或.env与api_key。所有工具的输入仅限本地 JSON、CSV 或 Markdown且报告只包含 ID、计数、规则代码rule code与行号绝不回显稿件、审稿意见、声明、标题、作者或参考文献的原文从而在最小数据暴露原则下完成结构化审计。共享安全边界清单约束项规定最大输入体积4 MiBMAX_INPUT_BYTES 4 * 1024 * 1024见 _common.py最大 CSV 行数5,000 行MAX_ROWS 5_000编码仅 UTF-8NUL 字节一律拒绝符号链接输入与输出均拒绝 symlinkJSON 键 / CSV 表头重复键与重复表头拒绝未知字段JSON 校验器拒绝未知 schema 字段输出覆盖不隐式覆盖已有输出除非显式--force原子写入JSON 与 Markdown 输出采用原子写入且支持时以 owner-only 权限0o600落盘这些边界在 _common.py 的safe_input_path、safe_output_path、read_json、read_csv_records、atomic_write_text中有完整实现。例如read_json通过object_pairs_hook_duplicate_safe_object检测重复键atomic_write_text先在目标目录写临时文件、os.chmod为0o600后再os.replace原子替换测试test_private_output_refuses_implicit_overwrite验证了该权限位与覆盖语义。退出码语义所有工具统一遵循以下退出码契约退出码含义0结构有效或流程完成1已正确解析的审计被阻塞或存在规则错误2输入格式错误、路径不安全、字段不支持或 CLI 校验错误退出码2由 _common.py 的error_exit统一产生捕获ValidationError后向 stderr 打印ERROR: ...并返回2。运行工具时请从技能目录执行或使用脚本的绝对路径。一、Intake 校验器审稿授权与人类问责闸门python3 scripts/validate_review_intake.py \ assets/review_intake_template.json对应脚本为 validate_review_intake.py输入是 review_intake_template.json。其目的是确认文档化的授权与人类问责记录角色、能力领域与局限、冲突、目标期刊政策与审稿模式强制本地化处理不得使用外部服务、不得复用数据、必须有删除/保留记录依据期刊政策、权限与披露要求对经批准的 AI 辅助进行门控。关键设计仓库附带的模板被故意阻塞直到人类完成控制项。模板中authorization.documented: false、reviewer.human_accountable: false、reviewer.conflict_status: not_assessed、venue_policy.checked: false等默认值都会触发错误测试test_template_is_safely_blocked断言其状态为BLOCKED且包含AUTHORIZATION_NOT_DOCUMENTED、CONFLICTS_NOT_ASSESSED错误码。顶层 JSON 字段字段说明schema_version当前为2.0review_id安全的本地标识符不是稿件标题material材料状态与敏感数据标志authorization授权依据与文档化权限reviewer角色、问责、能力与冲突venue_policy政策检查状态、审稿模式、机密编辑备注渠道ai_use政策、计划、权限与披露handling本地化、外部服务、复用、保留控制scope稿件类型、请求的关注点、边界、专科审稿需求从源码validate_intakevalidate_review_intake.py可以看到各枚举的完整取值material.statusunpublished_confidential、public_preprint、published、syntheticauthorization.basisjournal_invitation、editor_assignment、author_request、public_material、synthetic_trainingreviewer.capacityassigned_reviewer、disclosed_co_reviewer、author_requested_reader、editorial_support、trainingvenue_policy.peer_review_modelsingle_anonymized、double_anonymized、open、transparent、post_publication、unknownai_use.policyprohibited、permission_required、permitted_with_disclosure、not_statedai_use.plannednone、local_deterministic_tools、approved_ai_assistancehandling.retention_ruledelete_after_review、delete_after_editor_confirmation、retain_per_venue_policy、public_material。利益冲突状态机reviewer.conflict_status接受not_assessed、none_identified、disclosed_to_editor、editor_cleared、unresolved五个取值。披露本身并不解除冲突disclosed_to_editor仍会被阻塞必须由编辑实际清除editor_cleared后才放行校验器无法验证该清除是否真实发生测试test_disclosed_conflict_requires_actual_editor_clearance验证了这一行为。当conflict_status: none_identified但conflicts非空时也会触发CONFLICT_STATUS_MISMATCH错误。输出报告校验通过后返回status: READY_FOR_LOCAL_REVIEW否则为BLOCKED。报告包含errors阻塞项与warnings需人工关注项如敏感数据处理、能力局限披露、专科审稿需求并附带handling_assertions本地工具仅本地运行、外部处理未获授权、数据复用未获授权、双渠道必须分离与notice声明该校验只验证声明的流程控制不确立审稿人能力、不解决冲突、不授权外部处理、也不评估稿件质量——报告校验的是声明本身而非其真实性。二、报告指南选择器与覆盖率审计# 仅选择 python3 scripts/select_reporting_guidelines.py \ assets/study_profile_template.json # 选择 覆盖率审计 python3 scripts/select_reporting_guidelines.py \ assets/study_profile_template.json \ --coverage assets/reporting_checklist_template.csv对应脚本为 select_reporting_guidelines.py输入为 study_profile_template.json研究画像与可选的覆盖率 CSV。画像Profile字段字段说明schema_version2.0profile_id画像标识study_types例如randomized_trialreport_kindresults、protocol、abstract或data_releasefeatures例如ai_based、ai_intervention、large_language_modeldomains例如health、genomics、proteomics覆盖率Coverage列列说明guideline_id指南 IDitem_id主条目汇总编号针对已知主条目数的指南statusreported、partly_reported、not_reported、not_applicable、not_assessedlocationreported/partly_reported条目必填rationalenot_applicable条目必填选择算法与典型组合从源码select_guidelinesselect_reporting_guidelines.py可见匹配逻辑候选指南需满足study_types交集、report_kind匹配、required_features为画像 features 的子集、domains交集all域恒匹配最后按报告指南优先于领域元数据标准、再按 ID排序。文档给出了两组经测试验证的实战组合AI 试验方案study_types: [randomized_trial]、report_kind: protocol、features: [ai_intervention]、domains: [health]→ 同时选中 SPIRIT 2025基础方案指南34 个主条目与 SPIRIT-AI 2020AI 干预扩展对应测试test_ai_protocol_selects_protocol_base_and_extensionLLM 开发/调优/提示工程/评估研究study_types: [llm_study]、report_kind: results、features: [large_language_model]、domains: [health]→ 选中 TRIPOD-LLM 202519 个主条目若该设计也涉及预测模型再加prediction_model此时 TRIPODAI 2024 会一并入选测试test_non_prediction_llm_study_selects_llm_guideline_only验证了仅 LLM 非预测研究只选 LLM 指南的行为。抽象abstract使用不同的检查清单。本仓库目录中没有抽象检查清单因此report_kind: abstract会得到空选择与NO_BUNDLED_GUIDELINE_MATCH警告——无匹配结果不代表不存在相应指南测试test_abstract_does_not_reuse_full_report_item_counts专门验证了这一点。目录与两个无分数设计要点目录文件为 reporting_guidelines.json其中嵌有reviewed_on: 2026-10-01审查日期来源级验证限制记录在 source_ledger.csv含 COPE、ICMJE、EQUATOR、CONSORT 2025、SPIRIT 2025、PRISMA 2020、STROBE、STARD 2015、TRIPODAI 2024、TRIPOD-LLM 2025、ARRIVE 2.0、CHEERS 2022、SQUIRE 2.0、SRQR/COREQ、SAMPL 以及 MIAME/MINSEQE、MIAPE、MIFlowCyt、MIAPPE、MIxS 等领域元数据标准。目录不拉取实时更新使用时须依据reviewed_on与来源账本确认时效。输出刻意不包含百分比或质量分数主条目行只是聚合导航记录coverage_record_complete表示这些行 ID 齐全即使全部为not_assessed既不认证子条目覆盖也不认证审稿完成。测试test_coverage_is_complete_record_but_not_quality_score断言序列化结果中不含quality_score且 notice 文本强调不是分数。三、声明–证据矩阵校验器python3 scripts/validate_claim_evidence.py \ assets/claim_evidence_matrix_template.csv对应脚本为 validate_claim_evidence.py输入模板为 claim_evidence_matrix_template.csv。列定义列说明claim_id声明 ID必须唯一location稿件中位置claim_type见下方枚举claim_summary仅输入永不回显evidence_ids分号分隔的本地证据 IDsupport_levelsupported、partly_supported、unsupported、not_assessedalignment_issuedirection、magnitude、population、outcome、timepoint、causal_language、scope、uncertainty、selective_reporting、other或nonelimitation仅输入永不回显requested_action仅输入永不回显claim_type枚举源码 validate_claim_evidence.py为primary_outcome、secondary_outcome、causal、mechanistic、diagnostic、prediction、safety、generalization、methods、other。核心规则supported声明必须有证据 ID且不得声明 alignment issuepartly_supported声明必须既有证据又有问题代码缺requested_action只是警告但仍需人工解决unsupported声明必须有问题代码none视为错误claim_id必须唯一。工具不判断证据是否真实或充分。输出状态有三种INVALID_MATRIX、VALID_WITH_ALIGNMENT_GAPS、VALID_NO_RECORDED_GAPS对causal/mechanistic且supported的声明会给出CAUSAL_OR_MECHANISTIC_SUPPORT_REQUIRES_EXPERT_REVIEW警告。模板矩阵含CLAIM-SYN-001/002/003三个合成行结构有效但存在对齐缺口测试test_template_matrix_is_structurally_valid_with_gaps断言其状态为VALID_WITH_ALIGNMENT_GAPS且报告序列化中不含声明原文。四、统计与可复现性清单审计python3 scripts/audit_statistics_reproducibility.py \ assets/statistical_reproducibility_template.json对应脚本为 audit_statistics_reproducibility.py输入模板为 statistical_reproducibility_template.json。JSON 结构清单与研究设计 IDchecklist_id、study_design专科审稿声明specialist_reviewneeded为yes/no/undeterminedareas、requested核心条目记录id、category、applicability、status、evidence_locations、note、requested_action。applicability取applicable/not_applicablestatus取verified_present、partly_documented、missing、not_assessed、not_applicable。核心领域与强制条目工具要求 22 个核心条目 ID 全部存在缺失即CORE_ITEM_MISSING错误测试test_missing_core_item_is_invalid验证。覆盖问题/估计量对齐question.estimand_alignment单位、独立性、样本量、分配、盲法design.unit_and_independence、design.sample_size_precision、design.allocation_randomization、design.blinding纳入/排除、缺失数据、数据处理data.inclusion_exclusion、data.missing_data、data.outliers_transformations预指定、方法对齐、假设、多重性与依赖analysis.prespecification、analysis.method_design_alignment、analysis.assumptions_diagnostics、analysis.multiplicity、analysis.clustering_repeated_measures效应估计、不确定性、分母、结局与危害results.effect_sizes_uncertainty、results.denominators_flow、results.complete_outcomes_harms数据/材料获取、代码/环境、来源reproducibility.data_materials_access、reproducibility.code_environment_parameters、reproducibility.provenance_versions伦理/治理、声明解读、选择性报告ethics.approval_consent_governance、interpretation.claim_evidence_causality、integrity.deviations_selective_reporting。专科审稿触发源码中SPECIALIST_TRIGGER_IDSaudit_statistics_reproducibility.py列出 8 个一旦出现缺口即触发专科审稿建议的条目estimand 对齐、缺失数据、方法-设计对齐、假设诊断、多重性、聚类/重复测量、效应量与不确定性、声明-证据因果。输出specialist_review.trigger_item_ids与recheck_recommended会明确标记且审计只报告缺口与触发条件、不给出分数——测试test_template_is_valid_without_becoming_a_score断言报告不含score/quality_scorenotice 声明不是统计重分析、不是可复现性声明、不是质量分数、也不是发表建议。五、引用/参考文献一致性审计稿件须使用 Pandoc 风格引用键The synthetic method is described elsewhere [ref-synthetic-2026]. Several sources may be grouped [ref-one; ref-two].python3 scripts/audit_citations.py \ local-manuscript.md \ assets/citation_references_template.csv对应脚本为 audit_citations.py引用 CSV 模板为 citation_references_template.csv。引用 CSV 列列说明reference_id引用 ID必须唯一title标题authors作者year四位年份源码YEAR_RE限制为 1500–2100doiDOI格式校验10.开头urlhttp/https URL格式校验verification_statusverified_primary、verified_secondary或not_verified审计发现项无对应引用行的引用键CITATION_WITHOUT_REFERENCE错误未被引用的引用行REFERENCE_NOT_CITED警告被引用但未标记为已验证的引用CITED_REFERENCE_NOT_VERIFIED警告无 DOI 或 URL 的引用REFERENCE_HAS_NO_PERSISTENT_LOCATOR警告格式错误的引用语法MALFORMED_CITATION_SYNTAX错误。它只校验 DOI/URL 的形状不解析标识符、不联网、不验证来源是否存在、也不判断引用是否支撑某声明。报告输出引用键与行号而非原文测试test_missing_reference_reports_only_identifier_and_line验证了缺失引用只报告 ID 与行号、不回显稿件散文。解析器边界重要解析器是轻量方括号扫描器不是 Pandoc。仅支持单行分组如[ref-one; ref-two]引用键须以 ASCII 字母开头、最长 96 字符、可含字母/数字/./_/:/-。完整 Pandoc 还支持其他键字符、花括号键、行内作者引文等本工具不支持的结构多行分组不受支持代码示例、链接、转义文本或其他含的方括号文本可能产生误报。这些情形须按 Pandoc 官方引用语法单独复核干净的报告不证明所有引用都被找到。源码extract_citations逐行扫描[...]分组、统计次数与键数比对以标记畸形行并在malformed_lines中输出行号。六、审稿草稿生成器前提Intake 必须首先通过。python3 scripts/generate_review_scaffold.py \ completed-intake.json \ -o private-review.md对应脚本为 generate_review_scaffold.py模板为 review_scaffold_template.md。生成器读取模板文件仅插值安全的 intake 标识符{{REVIEW_ID}}、{{REVIEWER_CAPACITY}}、{{PEER_REVIEW_MODEL}}、{{AI_PLAN}}从不读取或嵌入稿件文本将给作者的意见与给编辑的机密备注分离提供结构化 major/minor 评注字段内置人类问责与不做编辑决定警告。源码generate先调用validate_intakeintake 阻塞时抛出intake is blocked; resolve these controls first: ...列出错误码随后替换占位符并检查模板中是否残留未解析占位符。测试test_scaffold_requires_ready_intake验证未通过 intake 会抛错test_scaffold_has_separate_channels_and_no_manuscript_prose验证双渠道顺序正确且不含稿件标题。生成器同样拒绝未解决的 intake 控制与隐式覆盖已有输出须--force。七、语气与可操作性 lintpython3 scripts/lint_review.py private-review.md对应脚本为 lint_review.py。必需标题与评注结构必需的一级标题各恰好出现一次# Comments to authors# Confidential comments to editor结构化评注标题###### Major comment M1### Minor comment m1每条评注必须为以下五个字段提供非占位符内容LocationObservationEvidence or criterionWhy it mattersRequested action检查项lint 会标记源码 lint_review.py缺失或顺序颠倒的作者/编辑渠道作者渠道必须位于编辑渠道之前作者渠道中出现 editor-only 标记confidential to editor、editor-only等未解决的草稿占位符[Write ...]、TBD、TODO、...及模板残留有限的辱骂或人身攻击词库idiot、incompetent、ridiculous、nonsense、garbage、lazy、sloppy、clueless、amateurish、embarrassing、worthless及作者不理解/粗心/不诚实等个人攻击句式角色冒充与编辑决定措辞I am the editor / assigned reviewer、We recommend accept/reject、editorial decision 等见IMPERSONATION_RE与EDITORIAL_DECISION_RE缺失可操作性字段ACTIONABILITY_FIELD_MISSING/ACTIONABILITY_FIELD_EMPTY声称已执行分析但缺少出处EXECUTION_CLAIM_REQUIRES_PROVENANCE警告如 I ran/reproduced the analysis。输出状态为READY_FOR_HUMAN_REVIEW无错误或REVISION_REQUIRED。测试test_complete_structured_review_passes_lint展示了一个通过 lint 的完整评注样例test_abuse_decision_and_missing_action_are_flagged_without_echo则验证辱骂语言、编辑决定与空 actionability 字段被同时捕获且ridiculous一词不出现在序列化报告中。词法 lint 存在误报与漏报它不做科学判断、不验证陈述真伪人类复核仍然不可或缺。八、私有输出管理所有 JSON 报告类 CLI 均接受-o local-report.json要刻意替换已有输出--force底层写入由 _common.py 的write_json_report/write_markdown完成先经safe_output_path校验后缀、父目录存在、拒绝 symlink 与隐式覆盖再以0o600权限原子写入。不要把输出放入已同步或共享目录除非授权与期刊政策允许输入、草稿与报告应按文档化审稿政策删除或保留。九、工具索引与验证闭环工具脚本功能validate_review_intake.py范围、授权、冲突、政策、处理控制select_reporting_guidelines.py带日期的选择器 不评分的覆盖率审计validate_claim_evidence.py声明/证据对齐矩阵audit_statistics_reproducibility.py方法/统计/可复现性清单audit_citations.py本地引用/参考文献一致性generate_review_scaffold.py分离式私有 Markdown 草稿lint_review.py语气、渠道与可操作性 lint每个 CLI 都接受--help共享 CLI 契约测试会逐个调用全套行为由 tests/peer-review/test_scripts.py 覆盖包括intake 模板阻塞与就绪、冲突清除、报告指南选择组合、覆盖率记录完整性、声明矩阵缺口、统计清单核心条目与证据位置强制、引用缺失只报 ID/行号、草稿双渠道、lint 规则、私有输出权限与隐式覆盖拒绝、超大输入与 symlink 拒绝、无网络/动态执行/密钥访问的静态扫描以及资产可解析性与来源账本日期约束。边界与适用前提所有工具只做结构与流程层面的确定性审计自动化的覆盖、一致性或 lint 结果不是同行评审本身也不确立稿件价值负责的人类审稿人仍需完整阅读授权材料、核实每一处事实陈述与计算、按自身专业判断改写评注并通过授权渠道提交。报告指南目录与来源账本是带日期的快照后续审稿须重新核对官方主来源与目标期刊政策且不得在搜索查询中暴露机密稿件文本。工具运行于本地并不使整个 Agent 会话变成本地处理任何被读入托管助手会话的稿件内容在评估期刊政策与授权时都应视为外部处理。赞分享AI 技能科研生物信息学数据科学【免费下载链接】scientific-agent-skillsTurn any AI agent into an AI Scientist. 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Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/scientific-agent-skills点击查看免费下载相关推荐scientific-agent-skills 数据库查询的检索契约与审计清单让 Agent 每次 API 查询都可复现、可审计scientific agent skills 数据库查询的检索契约与审计清单让 Agent 每次 API 查询都可复现、可审计 在 scientific aAI 技能科研生物信息学数据科学MemOS Local Plugin 的 agent-contract 层算法核心与多 Agent 适配器之间的零依赖契约设计MemOS Local Plugin 的 agent contract 层算法核心与多 Agent 适配器之间的零依赖契约设计 导读 apps/memos l人工智能大模型Agent 记忆AI AgentRAG知识图谱dsh-pluginscientific-agent-skills 实战用视觉大模型对 Neuropixels 单元进行 AI 辅助人工审核AI-Assisted Curationscientific agent skills 实战用视觉大模型对 Neuropixels 单元进行 AI 辅助人工审核AI Assisted CuratiAI 技能科研生物信息学数据科学上一篇REFramework 快速上手指南注入 RE 引擎游戏一次改好菜单键位与配置下一篇DB Browser for SQLite 新手教程如何装好并走通第一个 CSV 导入与统计查询创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考