peer-review skill 是什麼、怎麼安裝使用：K-Dense 的論文審稿輔助 Skill（論斷與證據核對、可執行的審稿意見）

本文根據 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 倉庫裏該技能的 SKILL.md 與倉庫 README 整理，資料核對於 2026-10-11。所在倉庫 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 在 GitHub 約 4.8 萬 Star（同日數據）。技能內容會隨倉庫更新，以倉庫為準。

這個 Skill 做什麼

審稿是科研人員的無償苦差，也是 AI 最容易被濫用的地方之一：把未發表的稿件丟給聊天機器人，既可能違反期刊的保密規定，又可能得到一份看似專業、實則空泛的意見。peer-review 把「可以怎麼用」和「不能怎麼用」都寫清楚了。它的定位是支持一位負責任的人類審稿人，做出嚴謹、公平、可執行的評估，並把每一份未發表的投稿和審稿意見視為機密。

description：準備以證據為界、有建設性的同行評審草稿和結構化的稿件評估；支持對科研稿件、研究方案、預印本或研究計劃的經授權的評審，包括選擇報告規範，核對論斷與證據，評審方法、統計、可復現性、倫理、圖表和引用，以及規劃對審稿意見的修改回覆。

強制的安全邊界排在最前：閱讀或分析未發表內容之前，先確認用戶已獲出版方、編輯、作者或材料所有者的授權，並核對目標期刊或會議關於審稿、保密和使用 AI 的政策。

審稿流程十一步，主線是：確定範圍和可用證據 → 先通讀、不急於下結論 → 選報告規範 → 把論斷對應到證據 → 評審方法與統計 → 可復現性與透明度 → 倫理與誠信 → 圖表與引用 → 起草可執行的意見 → 把給作者的意見和給編輯的保密意見分開 → 檢查並定稿。

目錄裏有論斷與證據矩陣、報告規範清單、審稿骨架等模板，以及一組本地腳本。

怎麼安裝

倉庫 README 的安裝方式是 skills CLI。這個庫有一百七十多個技能，建議用 CLI 文檔裏的 --skill 參數只裝需要的：

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

也可以把整個倉庫克隆到 ~/.agents/skills/scientific-agent-skills（用戶級）或項目的 .agents/skills/ 下。

倉庫整體介紹和其他安裝方式，詳見本站《Scientific Agent Skills 是什麼、怎麼安裝使用：K-Dense 的科研 Skill 庫（生信、化學、數據分析、科研寫作）》。

怎麼用

• 「這是我自己準備投稿的稿子，投之前按審稿人的標準挑一遍毛病」——自查是最沒有爭議的用法。
• 「幫我把稿件裏的主要論斷和支撐它的圖表逐條對應起來」。
• 「這是三位審稿人的意見，幫我規劃逐條回覆和修改」。

適合誰 / 侷限

適合投稿前自查的作者、指導學生的導師，以及在政策允許範圍內尋求輔助的審稿人。許多期刊和基金機構禁止把待審稿件上載給外部 AI 工具，這種情況下不應使用；它不能判斷研究的新穎性和領域內的重要性，這仍是審稿人自己的專業判斷。

注意事項

• 許可：MIT。
• 工具本地運行：技能聲明自帶的命令行工具只用 Python 3.11 以上的標準庫，是確定性的本地程序，不聯網、不調用模型或外部服務——但稿件內容仍會進入你所用智能體的模型上下文，保密風險主要在這裏。
• 人負最終責任：審稿結論必須由署名的審稿人自己形成並負責。