학술 평가 리뷰어 (Scholar Evaluation)

무엇을 해주나

• 논문 초고, 연구 프로토콜, 문헌 종합, 연구 아이디어를 정성 평가 우선으로 검토합니다. 점수는 미리 선언된 루브릭에 제출 근거가 어떻게 대응되는지만 설명하는 보조 수단입니다.
• Impact Factor, h-index, 인용 수, 소속 기관·학회 명성 등 프록시 지표 사용을 금지하고, 루브릭 검증기가 그런 항목을 걸러냅니다.
• 8단계 워크플로(사용 목적 확인 → 구성개념 정의 → 루브릭 검증 → 근거 대장 작성 → 독립 평정 → 로컬 품질검사 → 정성 종합 → 인간 위원회 검토)를 제공합니다.
• 동봉된 파이썬 스크립트로 루브릭 구조 검증, 점수 계산, 근거 추적성 확인, 평정자 간 일치도, 가중치 민감도, 프로세스 체크리스트를 로컬에서 실행합니다(네트워크·자격증명·외부 모델 사용 없음).
• 채용·승진·입학·연구비·수상 등 고위험 의사결정 용도는 명시적으로 거부합니다.

이런 분께 추천

• 동료 심사나 랩 내부 리뷰를 체계적으로 남기고 싶은 연구자·대학원생
• 연구 평가 절차의 타당성·공정성·개인정보 처리를 감사해야 하는 연구관리 담당자
• 지표 중심 평가에서 벗어나 근거 기반 피드백 문화를 만들려는 연구실 책임자

활용 예시

1. 투고 전 논문 초고를 넣고 기준별로 '근거 있음 / 근거 없음 / 해당 없음'을 구분한 발전적 코멘트 초안을 받는다.
2. scripts/validate_rubric.py로 자체 제작 루브릭에 인용 수 같은 프록시 항목이 섞였는지 검증한다.
3. 세 명의 평정자 CSV를 summarize_agreement.py에 넣어 일치도를 확인하고, 불일치가 큰 기준을 재정의한다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/scholar-evaluation/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/scholar-evaluation 폴더를 내 ~/.claude/skills/scholar-evaluation/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.