提供基于证据的学术作品发展性反馈，审计低利害评估量表的公正性与可追溯性。严禁用于人员排名或高风险决策，聚焦研究质量评估与流程合规审查。
学术论文打假检测器，基于耿同学精神，通过读取PDF分析数据造假、图片复用/拼接、统计异常等学术不端行为，生成评级报告。
用于审查和改善科学稿件中的统计报告，确保透明、可重复且边界清晰。主要处理实验单元定义、复制、不确定性、检验方法及图表统计，避免错误推断，仅在用户提供数据时进行重新计算。
用于评估科学声明和证据质量，检查实验设计有效性、识别偏见与混杂因素，并应用GRADE等框架进行批判性分析。
用于在 Lean 中开发、验证数学证明，处理不完整项目或审计定理。连接引理与输入，组装目标定理并检查公理传递性，提供可复现交付，适用于形式化验证场景。
用于评估科学声明和证据质量，分析实验设计有效性、识别偏见与混杂因素，应用GRADE或Cochrane等框架进行批判性分析。适用于研究评审、方法学审查及系统性综述中的证据分级。
专注于 Lean 4 结构化证明编写、定理证明及 Mathlib 规范下的库设计。涵盖形式化数学、代码审查、重构长证明、自定义战术宏、CI 配置及性能诊断，旨在提升证明的可读性、可维护性与开发效率。
提供形式化验证能力，支持使用Lean 4、Coq和Z3工具进行定理证明、代码类型检查及可满足性求解。适用于数学证明验证和逻辑推理场景。
对智能体原生研究产物进行语义认识论审查，评估证据相关性、可证伪性等六个维度，生成包含强弱项分析及接受建议的结构化报告。
用于科学计算中的物理单位转换、量纲检查及测量不确定度传播。支持GUM预算构建、蒙特卡洛模拟及数量级合理性验证，基于pint和uncertainties库实现。
用于对学术论文、研究文章或预印本进行结构化同行评审。支持解析PDF或URL，评估方法论、贡献度及文献定位，生成包含优缺点和修改建议的专业审查报告。
用于评估科学研究严谨性的技能，涵盖方法学、实验设计、统计有效性及偏倚分析。基于GRADE和Cochrane ROB框架审查科学主张，支持系统综述和元分析中的证据质量评估。
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