在研究构思阶段评估 Idea 质量，无需实验数据。通过动机、方法等维度进行推理打分与对比，判断问题价值与方法合理性，辅助决策是否值得深入探索。
对 Agent-Native Research Artifacts 进行语义层面的认知质量审查，评估证据相关性、可证伪性等六个维度，生成结构化评分报告以指导研究改进。
用于审查和改进科学手稿中的统计报告，确保实验单位、重复性、不确定性和检验方法的透明度与可复现性。支持审计、重写及回复审稿意见，仅在请求时进行计算。
对AI研究论文或草稿进行严格且建设性的内部评审，识别弱点并提供结构化反馈，适用于提交前的质量把关。
模拟期刊同行评审流程，通过多角色专家组对学术论文进行全面评估、方法审查或修订验证，生成结构化决策与修改建议。
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，应用GRADE等框架进行批判性分析。
用于对LaTeX数学证明进行严格验证、缺陷修复及审计报告的生成。通过多轮对抗性审查，识别逻辑漏洞并补全推导，确保定理假设与结论的严密性，最终输出包含问题分类与修复记录的详细审计报告。
评估科学主张与证据质量，审查实验设计有效性，识别偏见和混杂因素，应用GRADE或Cochrane框架进行批判性分析。适用于研究论文评审、系统评价及方法论严谨性评估。
用于对学术论文进行结构化同行评审，通过加载PDF或arXiv论文，分析其贡献、方法及新颖性，并生成包含优缺点和建议的正式审稿报告。
用于科学计算中的物理单位转换、测量不确定度传播（GUM框架）、量纲检查及数量级合理性验证。支持蒙特卡洛模拟与误差预算构建，确保数值结果的物理意义与准确性。
用于对学术论文、预印本或科学出版物进行结构化同行评审分析。支持解析PDF或URL，评估方法论、贡献度及文献定位，生成包含优缺点和改进建议的专业评审报告。
用于评估科学研究严谨性，涵盖方法学、实验设计、统计有效性及偏倚分析。支持使用GRADE和Cochrane ROB框架审查科学主张，并建议结合图表增强表达。
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