Reviewer skill
Многоагентный рецензент научных статей по экономике запускает панель проверяющих через Codex или Claude Code.
- 247 ★ on the repository
- Last commit
- MIT
Extended access
Why this level
- Передает текст рукописи поставщику модели и может отправлять производные запросы в веб-поиск.
Install
- Works in
In your terminal, with SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/reviewerDetects the agents on your machine, shows the access level and pins the version.
Other ways to install
Access and checks
How we reviewExtended accessThe tool runs code or makes network calls and only reads external data.
- Передает текст рукописи поставщику модели и может отправлять производные запросы в веб-поиск.
This is third-party code. Review the repository files before installing.
What it does
Reviewer берет PDF статьи и локально разбирает его: текст, координаты, изображения страниц, таблицы, рисунки, ссылки и перекрестные отсылки. Перед рецензированием идет проверка качества разбора. Затем подбирается панель проверяющих, чья область подходит к статье, а при сомнении запускается весь состав. Каждый проверяющий возвращает структурированный JSON, который валидируется, а явные дубли аккуратно объединяются без потери источников. Редактор собирает итоговый отчет `outputs/<paper_id>/report.md`: сначала конкретные ошибки корректности и проверяемости, затем замечания о позиционировании и развитии. В репозитории есть скилл `paper-reviewer` для Codex и тесты. Статьи и отчеты остаются локальными.
Who it is for. Авторы и редакторы экономических статей, которые хотят получить независимую критику рукописи до подачи.
Good fit when
- Перед отправкой в журнал нужна проверка вычислений, знаков и ссылок в рукописи.
- Научный руководитель просит быстро получить список слабых мест в черновике.
- Разбор PDF должен отмечать таблицы и формулы, которые не удалось прочитать надежно.
- Нужно сравнить мнение панели проверяющих с замечаниями реальных рецензентов.
Not a fit when
- Рукопись конфиденциальна, а условия не допускают передачу текста OpenAI или Anthropic.
- Статья не по экономике: роли проверяющих рассчитаны на эту область.
- Нужен окончательный вердикт, а инструмент выдает рецензию-помощника.
Example request
Проверь inputs/my-paper.pdf панелью рецензентов и положи итоговый отчет в outputs/my-paper/report.md.Limitations
Нужны Python 3.12 или новее и одна авторизованная CLI: Codex (`codex login`) или Claude Code (`claude auth login`). Разобранный текст статьи уходит провайдеру выбранной модели, а проверяющие с поиском могут отправлять в веб-поиск запросы, выведенные из рукописи. Парсер PDF детерминированный и локальный. Пропущенные знаки и значения он не восстанавливает, непроверяемое помечает `cannot_verify`. Запуск занимает много времени и расходует лимиты подписки. Лицензия MIT. Последний коммит датирован октябрем 2026 года.
How to disable. Удалите клонированный каталог вместе с `work/` и `outputs/`, где лежат промежуточные файлы и отчеты. Выход из CLI делается командой самой CLI.
FAQ
Как запустить рецензию?
Положите PDF в `inputs/` и выполните `python scripts/review_paper.py --backend codex --pdf inputs/my-paper.pdf` либо с `--backend claude`. Отчет появится в `outputs/<имя>/report.md`.
Какие модели используются?
По умолчанию Codex использует GPT-6.1 Sol, а Claude Code использует Opus 5.5. Более дешевые варианты, GPT-6 Luna и Sonnet 5.5, описаны в `docs/model_profiles.md`.
Куда уходят данные статьи?
Разбор PDF идет локально, но текст рецензируется провайдером выбранной CLI. Для Codex это OpenAI, для Claude Code это Anthropic.
Что при сомнительном разборе PDF?
Небезопасные артефакты помечаются, и проверяющие либо смотрят изображения страниц, либо возвращают `cannot_verify`.
Переключается ли провайдер сам?
Нет. Выбранный бэкенд и модель печатаются при старте, а продолжение работы над статьей использует тот же бэкенд.
Discussion
No questions or reviews yet.
Related
SkillsA skill set for academic work: paper review, pre-analysis plan check, grant proposal review, code audit and slide decks.
Five Codex skills for economics papers in English and Chinese: tables, figures and multi-agent manuscript review
paper-reading-skill turns one arXiv AI or robotics paper into a report with each claim tied to evidence in the source.
Skills and commands for agents run a seven-step ScholarPeer review of a paper and write the result for a venue.
Searches Semantic Scholar, arXiv and Crossref, drafts an abstract-level review and formats DOI citations in GB/T 7714 and APA
A skill for master and PhD students that runs research through novelty and reality gates, from review to claim checks
README in short
Описан конвейер: предобработка PDF, проверка парсера, выбор рецензентов, валидация JSON, объединение дублей и сборка отчета редактором. Отдельно даны настройки моделей и обзор структуры репозитория.