Reviewer — скилл
Многоагентный рецензент научных статей по экономике запускает панель проверяющих через Codex или Claude Code.
- 231 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Передает текст рукописи поставщику модели и может отправлять производные запросы в веб-поиск.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/reviewerОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Передает текст рукописи поставщику модели и может отправлять производные запросы в веб-поиск.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
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.
Для кого. Авторы и редакторы экономических статей, которые хотят получить независимую критику рукописи до подачи.
Подходит, если
- 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.
Не подходит, если
- 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.
Пример запроса к агенту
Проверь inputs/my-paper.pdf панелью рецензентов и положи итоговый отчет в outputs/my-paper/report.md.Ограничения
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.
Как отключить. Удалите клонированный каталог вместе с `work/` и `outputs/`, где лежат промежуточные файлы и отчеты. Выход из CLI делается командой самой CLI.
Частые вопросы
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.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыНабор скиллов для академических работ: рецензия статьи, план анализа, заявка на грант, проверка кода и слайды.
Codex пишет и правит экономические статьи на двух языках, а независимые агенты и скрипты проверяют цитаты и версии файлов
paper-reading-skill разбирает arXiv-статью по ИИ и робототехнике в отчет с проверяемыми утверждениями и ссылками на места в тексте.
Скиллы и команды для агентов ведут рецензию статьи по схеме ScholarPeer в семь шагов и пишут отзыв под площадку.
Ищет статьи в Semantic Scholar, arXiv и Crossref, собирает обзор по аннотациям и оформляет ссылки по DOI в GB/T 7714 и APA
Скилл для магистрантов и аспирантов ведет исследование через ворота новизны и реальности, от обзора до проверки выводов
Коротко о README
Описан конвейер: предобработка PDF, проверка парсера, выбор рецензентов, валидация JSON, объединение дублей и сборка отчета редактором. Отдельно даны настройки моделей и обзор структуры репозитория.