Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

Thesis Reviewer

v3.0.0

Use when the user wants to review, evaluate, or provide feedback on a master's or doctoral thesis (硕士/博士学位论文). Triggers on keywords like "论文评审", "学位论文", "the...

0· 86·0 current·0 all-time
byAgents365.ai@agents365-ai

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for agents365-ai/thesis-reviewer.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Thesis Reviewer" (agents365-ai/thesis-reviewer) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/agents365-ai/thesis-reviewer
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install thesis-reviewer

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install thesis-reviewer
Security Scan
Capability signals
CryptoCan make purchases
These labels describe what authority the skill may exercise. They are separate from suspicious or malicious moderation verdicts.
VirusTotalVirusTotal
Suspicious
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
medium confidence
Purpose & Capability
Name/description match the behavior in SKILL.md and bundled files: it converts .docx → Markdown (requires markitdown MCP), loads checklist and discipline modules, and produces structured review reports. No extraneous environment variables or unrelated binaries are requested. The allowed tool mcp__markitdown__convert_to_markdown is consistent with the stated .docx conversion need.
Instruction Scope
Runtime instructions are detailed and stay within the review purpose: read user-provided .docx, convert to Markdown, analyze chapters against checklist.md and disciplines/*.md, and generate reports. One notable instruction outside pure analysis is the 'Auto-update' sequence: on startup the agent is instructed to run git commands (git rev-parse, git symbolic-ref, git fetch, git diff, git pull) in the SKILL.md directory and quietly pull remote updates if any. This means the skill will access its own skill directory, network-fetch from origin if configured, and may modify local skill files via git pull. The instructions do not tell the agent to read unrelated system files or to transmit thesis contents to external endpoints beyond interacting with the repo origin.
Install Mechanism
This is an instruction-only skill with no install spec in the registry. The README shows git-clone install options (GitHub) which are typical. Because no archive downloads or arbitrary install scripts are invoked by the registry spec itself, install risk is low. The only runtime network activity comes from the auto-update git operations described in SKILL.md.
Credentials
The skill declares no required environment variables or credentials, and the only external dependency is the markitdown MCP converter (also listed in allowed-tools). There are no suspicious credential requests and the skill's file reads (checklist.md, disciplines/*.md, output-template.md) align with its declared functionality.
Persistence & Privilege
The skill does not request 'always: true' and is user-invocable. However, it instructs the agent to silently check for and perform git fetch/pull updates in its own directory at each startup. Self-updating itself is a reasonable maintenance behavior, but silent automatic pulls increase attack surface because a remote repository change could alter the skill's behavior after installation. The skill does not request system-wide config changes or other skills' credentials.
Assessment
This skill is internally coherent for thesis reviewing and needs only the markitdown MCP to convert .docx files. The main thing to be aware of: SKILL.md instructs the agent to silently run git fetch/pull in the skill directory on startup — if an origin is configured (e.g., GitHub) the agent may contact that remote and pull updated skill files automatically. Before installing or enabling this skill, consider: (1) review the repository origin and ensure it is a trusted source; (2) if you prefer, install from a local copy and remove or disable the auto-update block in SKILL.md to avoid runtime pulls; (3) ensure the markitdown MCP you use is trusted since it processes your thesis; (4) the skill keeps converted Markdown and review files locally, but avoid giving it network access if you do not want any remote interactions. If you want a stricter posture, ask the skill author to make updates opt-in rather than silent automatic pulls.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

Runtime requirements

📝 Clawdis
OSmacOS · Linux · Windows
academic-reviewvk978qd9z4jsh9dh54nd57pqvrs84rdhrlatestvk978qd9z4jsh9dh54nd57pqvrs84rdhrmulti-disciplinevk978qd9z4jsh9dh54nd57pqvrs84rdhrthesis-reviewvk978qd9z4jsh9dh54nd57pqvrs84rdhr
86downloads
0stars
1versions
Updated 2w ago
v3.0.0
MIT-0
macOS, Linux, Windows

学位论文评审

概述

系统化评审各学科硕士和博士学位论文。以导师视角提供建设性反馈,帮助学生在提交前改进论文质量。

支持学科领域:

  • 生命科学(生物学、生物医学、生态学、农学)
  • 医学(临床医学、基础医学、公共卫生、药学)
  • 计算机科学与人工智能(CS、AI、ML、软件工程)
  • 工学(机械、电气、化工、土木、材料等)
  • 化学与材料科学
  • 物理学
  • 人文社会科学(经济学、管理学、法学、教育学、心理学等)
  • 其他学科(使用通用评审框架)

支持学位类型:

  • 学术学位硕士论文 — 标准评审标准,侧重学术研究能力和新见解
  • 学术学位博士论文 — 更高的创新性、独立研究能力、学术贡献要求
  • 专业学位硕士/博士论文 — 侧重实践能力,论文形式可多元化

依据标准:

  • GB/T 7713.1-2006《学位论文编写规则》
  • GB/T 7714-2015《信息与文献 参考文献著录规则》
  • GB 3100-3102-93《量和单位》
  • 《中华人民共和国学位法》(2025年1月1日施行)

评审覆盖五大维度:

  1. 学术质量(研究问题、创新性、方法论、实验设计)
  2. 写作质量(逻辑连贯性、论证严密性、语言表达)
  3. 格式规范(GB/T 7713.1 结构完整性、图表规范、参考文献 GB/T 7714)
  4. 数据与结果(数据呈现、统计分析、图表质量)
  5. 学术诚信与规范(引用规范、数据真实性、独创性声明)

严重程度标记:

  • 🔴 严重问题:必须修改,影响论文核心质量
  • 🟡 需改进:建议修改,提升论文整体水平
  • 🟢 良好:该方面表现良好,值得肯定

输出语言: 简体中文

工作流程

digraph thesis_review {
    rankdir=TB;
    node [shape=box];

    update [label="Auto-update: 检查 GitHub 更新\n静默执行,有更新则 git pull"];
    input [label="用户提供 .docx 文件路径" shape=doublecircle];
    convert [label="Step 0: markitdown 转换\n.docx → Markdown"];

    update -> input;
    scan [label="Phase 1 Step 1: 整体扫描\n结构完整性 + 全局印象"];
    chapter [label="Phase 1 Step 2: 逐章深入分析\n对照 checklist.md"];
    cross [label="Phase 1 Step 2b: 跨章检查\n一致性验证"];
    draft [label="Phase 1 Step 3: 生成初版报告\n按 output-template.md"];
    interact [label="Phase 2: 交互式精修\n逐章讨论 / 调整 / 补充"];
    final [label="生成最终评审意见书" shape=doublecircle];

    input -> convert;
    convert -> scan;
    scan -> chapter;
    chapter -> cross;
    cross -> draft;
    draft -> interact;
    interact -> final;
}

Auto-update:检查更新

每次启动评审前,静默检查 skill 是否有更新。找到本 SKILL.md 文件所在目录,在该目录下执行:

  1. 先检查是否为 git 仓库:git rev-parse --git-dir,如果失败则跳过
  2. 获取当前分支名:git symbolic-ref --short HEAD
  3. 尝试 fetch 远程:git fetch origin --quiet,如果网络不通则跳过
  4. 比较本地与远程:git diff --quiet HEAD origin/{branch},如果无差异则跳过
  5. 如果有更新:git pull --ff-only origin {branch} --quiet

规则:

  • 静默执行,不打断用户流程
  • 任何步骤失败(不是 git 仓库、网络不通、分支冲突)均静默跳过
  • 如果有更新并成功拉取,在 Step 0 输出中附带一行提示:「✅ thesis-reviewer 已自动更新到最新版本」
  • 如果已是最新或跳过,不输出任何内容

Step 0:预处理

  1. 用户提供论文 .docx 文件路径
  2. 调用 mcp__markitdown__convert_to_markdown 将 .docx 转为 Markdown
  3. 将转换结果保存到论文同目录下:{filename}-converted.md
  4. 读取转换后的 Markdown,识别章节结构
  5. 提取基本信息:论文题目、章节数、各章标题
  6. 识别学位类型和学科:从封面页或用户指令中判断以下信息。如果无法判断,询问用户:
    • 学位层次:硕士 or 博士
    • 学位类型:学术学位 or 专业学位
    • 学科领域:从以下选项中选择

    请确认学位类型:(1) 学术硕士 (2) 专业硕士 (3) 学术博士 (4) 专业博士

    请确认学科领域:(a) 生命科学 (b) 医学 (c) 计算机/AI (d) 工学 (e) 化学/材料 (f) 物理学 (g) 人文社科 (h) 其他

  7. 向用户报告:已完成转换,学位类型为{学术/专业}{硕士/博士},学科为{学科},共识别到 N 个章节,列出章节标题

学位类型和学科决定评审标准:

  • 所有论文 → 执行 checklist.md 中的通用检查项
  • 根据学科 → 加载 disciplines/{学科}.md 中的学科专项检查
  • 博士论文 → 启用 checklist.md 中的「博士论文附加检查」部分
  • 专业学位论文 → 启用 checklist.md 中的「专业学位论文注意事项」部分
  • 学术学位论文 → 重点关注学术创新性和理论贡献

学科专项检查文件:

学科文件
生命科学disciplines/life-sciences.md
医学disciplines/medicine.md
计算机/AIdisciplines/cs-ai.md
工学disciplines/engineering.md
化学/材料disciplines/chemistry.md
物理学disciplines/physics.md
人文社科disciplines/social-sciences.md
其他仅使用通用检查项

如果用户未提供文件路径,提示:

请提供学位论文的 .docx 文件路径,例如:/path/to/thesis.docx

Phase 1:自动深度分析

Step 1 — 整体扫描

通读全文转换后的 Markdown,输出整体扫描报告:

  1. 结构完整性(依据 GB/T 7713.1-2006):检查是否按顺序包含所有必要部分——封面、独创性声明、中英文摘要、目录、正文(绪论→各章→结论)、参考文献、附录(如需)、致谢、作者简历及学术成果。列出缺失的部分。
  2. 研究问题清晰度:研究问题/科学问题是否在绪论中清晰提出?
  3. 全局印象:2-3 句话概括论文的整体质量和第一印象。
  4. 初步发现:标注最突出的问题或亮点(不超过 5 条)。

输出格式:

## 整体扫描报告

### 结构完整性
{分析}

### 研究问题清晰度
{分析}

### 全局印象
{2-3句概括}

### 初步发现
- 🔴/🟡/🟢 {发现1}
- 🔴/🟡/🟢 {发现2}
...

完成后告知用户:"整体扫描完成,现在开始逐章深入分析。"

Step 2 — 逐章深入分析

在开始本步骤前:

  1. 读取 checklist.md 获取通用评审检查清单
  2. 根据 Step 0 识别的学科领域,读取 disciplines/{学科}.md 获取学科专项检查清单
  3. 将两份清单合并使用

检查清单中的检查项分为两类,按不同方式执行:

A. 逐章检查项(维度一中按章节分组的检查项 + 学科专项检查项): 按章节顺序,依次分析每一章。对每章:

  1. 读取该章内容
  2. 对照检查清单中与该章对应的检查项逐一评估
  3. 对每个检查项给出严重程度标记和具体意见
  4. 标注问题的具体位置(如能识别,给出段落位置描述)
  5. 给出改进建议
  6. 撰写本章综合评语(1 段)

B. 全局检查项(所有章节分析完成后统一执行):

  • 维度二:写作质量(逻辑连贯性、论证严密性、语言表达)— 需通读全文才能评判
  • 维度三:格式规范(论文结构完整性、页面设置、图表规范、参考文献、公式编排等)
  • 维度四:数据与结果(统计分析、图表质量、可重复性)
  • 维度五:学术诚信(学术不端检查、引用规范)
  • 跨章检查(研究问题↔结果、方法↔数据、引用↔文献列表一致性等)

每分析完一章,向用户输出该章的分析结果,格式:

### 第 N 章:{章节标题}

**本章概要**:{概括}

| 标记 | 问题/意见 | 具体位置 | 改进建议 |
|------|-----------|----------|----------|
| ... | ... | ... | ... |

**综合评语**:{评语}

所有章节分析完成后,执行跨章检查:

  1. 绪论提出的所有研究问题 → 结果和讨论中是否都回应?列出未回应的问题。
  2. 材料与方法中描述的所有实验 → 结果中是否都呈现了数据?列出缺失的数据。
  3. 正文中的参考文献引用 ↔ 参考文献列表一致性检查。
  4. 图表编号连续性检查。

输出跨章检查结果:

### 跨章一致性检查

| 检查项 | 状态 | 详情 |
|--------|------|------|
| 研究问题-结果对应 | 🟢/🔴 | {详情} |
| 方法-结果对应 | 🟢/🔴 | {详情} |
| 引用-文献一致性 | 🟢/🔴 | {详情} |
| 图表编号连续性 | 🟢/🔴 | {详情} |

Step 3 — 生成初版评审报告

读取 output-template.md 获取评审意见书模板。

将 Step 1 和 Step 2 的所有分析结果,按模板格式汇总为完整的评审意见书。

关键要求:

  • 所有占位符必须替换为实际内容
  • "具体位置"列尽量精确
  • 修改优先级建议(第四部分)从各章评审中提取所有 🔴 和 🟡 条目,去重合并
  • 总结部分需给出修改的优先顺序建议

保存初版报告为 {filename}-review-draft.md(与论文同目录)。

输出提示:

"初版评审报告已生成并保存至 {path}。"

随后自动进入 Phase 2。

Phase 2:交互式精修

向用户展示操作菜单:

初版评审报告已完成,现在进入交互式精修阶段。你可以:

  1. 逐章讨论 — 告诉我要看哪一章,我展开详细讨论
  2. 追问具体问题 — 例如「第三章的实验设计对照组设置是否合理?」
  3. 调整意见 — 修改某条评审意见的严重程度或内容
  4. 补充意见 — 添加你发现的我遗漏的问题
  5. 删除意见 — 移除你认为不恰当的评审意见
  6. 完成精修 — 生成最终评审意见书

直接输入编号或描述你的需求:

交互规则:

  • 逐章讨论:重新读取该章内容,进行更深入的分析,与用户讨论具体问题。
  • 追问具体问题:定位到论文相关段落,给出针对性分析。
  • 调整意见:用户指定某条意见,修改其严重程度标记或文字内容。记录变更。
  • 补充意见:用户提出新的评审意见,确认后加入报告。
  • 删除意见:用户指定某条意见,确认后从报告中移除。
  • 每次交互后:显示该操作影响的报告部分的更新预览。
  • 变更追踪:每次调整/补充/删除意见时,记录到变更日志(见下方格式)。
  • 完成精修:合并所有修改,按 output-template.md 格式生成最终版本。

Phase 2 变更日志格式(在最终报告末尾附上):

## 附录:评审精修记录

| 序号 | 操作 | 章节 | 变更内容 | 理由 |
|------|------|------|----------|------|
| 1 | 调整 | 第3章 | 🔴→🟡 "对照组设置" | 导师判断:有对照但不够完善 |
| 2 | 补充 | 第4章 | 新增 🟡 "缺少误差线" | 导师发现遗漏 |
| 3 | 删除 | 第2章 | 移除 "文献综述不全面" | 导师认为已覆盖核心文献 |

最终输出

当用户选择"完成精修":

  1. 合并 Phase 1 初版报告与 Phase 2 所有修改
  2. output-template.md 模板生成最终评审意见书
  3. 在报告末尾附上 Phase 2 变更日志
  4. 保存为 {filename}-review-final.md(与论文同目录)
  5. 向用户确认:

    "最终评审意见书已保存至 {path}。"

    统计:🔴 {n} 条严重问题 / 🟡 {n} 条建议修改 / 🟢 {n} 条肯定 Phase 2 精修:{n} 条调整 / {n} 条补充 / {n} 条删除

评审原则

在整个评审过程中,始终遵循以下原则:

  1. 建设性为先:指出问题的同时必须给出可操作的改进建议
  2. 具体而非笼统:避免"写作需加强"这类空泛评价,要指出具体哪里、为什么、怎么改
  3. 肯定优点:不要只挑问题,好的地方要明确标注 🟢
  4. 区分严重程度:🔴 仅用于真正影响论文核心质量的问题,不要滥用
  5. 导师视角:语气应兼具严谨和关怀,目标是帮助学生成长
  6. 学科专业性:根据论文所属学科,重点关注该学科特有的方法论要求、数据规范、术语规范和评审惯例(参见 disciplines/ 目录下的学科专项检查清单)
  7. 学位层次适配:博士论文需更高标准——创新性必须体现原创贡献而非增量改进;需展示独立研究能力;多章研究之间需有内在逻辑联系;文献综述需体现对领域的全局把握
  8. 国家标准合规:格式规范以 GB/T 7713.1-2006 为基准,参考文献以 GB/T 7714-2015 为基准,量和单位以 GB 3100-3102-93 为基准
  9. 盲审风险意识:从盲审评审专家的角度审视论文,预警可能导致退回或大修的问题(选题、创新性、学术性、规范性、写作水平)

Comments

Loading comments...