Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add parkjui92/socsci-paper-kit --skill paper-revisiongit clone --depth 1 https://github.com/parkjui92/socsci-paper-kitWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/parkjui92/socsci-paper-kit/paper-revision)<a href="https://agentmods.dev/skills/parkjui92/socsci-paper-kit/paper-revision"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/parkjui92/socsci-paper-kit/paper-revision/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/parkjui92/socsci-paper-kit/paper-revision"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/parkjui92/socsci-paper-kit/paper-revision.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00214 | $0.03457 |
| Opus 5.5 | $0.00086 | $0.01383 |
| Sonnet 5.5 | $0.00043 | $0.00691 |
| Haiku 4.5 | $0.00021 | $0.00346 |
Grade A, and why
paper-revision scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 1mo ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 142 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
심사 대응 (Revise & Resubmit)
투고 전 검수(paper-review)가 "이 원고가 심사를 통과하겠는가"를 묻는다면, 이 스킬은 "심사위원이 요구한 것을 실제로 고쳤는가, 그리고 그렇게 답했는가" 를 묻는다. 심사 대응에서 가장 흔한 실패는 세 가지다.
- 누락 — 한 의견 안에 요구가 두세 개 들어 있는데 하나만 답한다.
- 빈말 — 답변서에는 "반영하였다"고 썼는데 원고는 그대로다.
- 번짐 — 한 곳을 고치다 요청받지 않은 곳까지 다시 써서 새 문제가 생긴다.
아래 절차는 셋을 각각 구조로 막는다. 누락은 의견을 약속 단위로 쪼개서, 빈말은 답변서를 가린 채 원고 변경분부터 판정해서, 번짐은 지정 위치만 고치고 파일 대조로 확인해서 막는다.
입력과 작업 폴더
- 입력: 심사의견서(심사위원별), 심사를 받은 원고(
.md/.docx/.hwpx→ md 추출), 편집위원회 판정문(있으면), 기존 답변서 초안(있으면). - 라운드마다
_workspace/R{n}/을 만든다(1차 수정 =R1). 심사받은 원고는R1/00_submitted.md로 고정하고 이후 수정하지 않는다.
| 파일 | 만드는 이 | 내용 |
|---|---|---|
10_comment_ledger.md |
paper-reviewer | 의견 원장 — 약속 단위 분해 |
11_author_decisions.md |
리더(사용자 답을 그대로 기록) | 항목별 반영 결정표 |
12_revision_plan.md |
리더 | 반영 항목 → 수정 위치 → 담당 |
13_revised.md |
paper-writer(+analyst·investigator) | 수정본 (새 파일) |
13_diff.md |
리더(scripts/revision_diff.py) |
원본 대조 결과 |
14_response_letter.md |
paper-writer | 답변서 |
15_response_audit.md |
paper-reviewer | 답변서 점검 |
16_rereview.md |
paper-reviewer(새 인스턴스) | 재심사 시뮬레이션 |
1단계 — 의견 원장 (10_comment_ledger.md)
심사의견을 원문 그대로 옮긴 뒤 약속 단위로 쪼갠다.
- ID는
심사위원-번호-하위(예:R2-3b). 원문 순서를 바꾸지 않는다. - 한 의견에 요구가 여럿이면 나눈다. "이론적 근거를 보강하고 한국 사례를 추가하라" →
R2-3a이론 보강,R2-3b한국 사례. - 항목마다 다음을 적는다.
- 원문 — 심사의견서 문장 그대로(요약하지 않는다)
- 한 줄 요지
- 성격 — 필수 수정 / 권고 / 표기·형식 / 질문 / 긍정 평가
- 필요한 증거 — 본문 수정 / 새 표·그림 / 추가 분석 / 문헌 추가 / 설명만(원고 수정 없음)
- 무엇을 요구하는지 모호하면
[확인 필요]를 달고 해석 후보 2개를 적는다. 추측으로 하나를 골라 채우지 않는다. - 편집위원회 판정문에 필수 항목이 지정돼 있으면 그 지정을 그대로 옮긴다. 심사위원의 어조로 필수 여부를 추정하지 않는다.
- 긍정 평가도 원장에 남긴다. 답변서에서 유지할 강점이 무엇인지 알려 준다.
2단계 — 저자 결정 (11_author_decisions.md) ★사용자 게이트
항목마다 저자가 직접 셋 중 하나를 고른다. 리더는 원장을 표로 보여 주고 답을 받는다.
| 결정 | 뜻 | 반드시 함께 적을 것 |
|---|---|---|
| 반영 | 원고를 고친다 | 고칠 위치(장·절·단락) |
| 부분 반영 | 일부만 고친다 | 고칠 부분과 고치지 않는 부분의 사유 |
| 반론 | 고치지 않고 논거로 답한다 | 저자의 논거(사용자의 말) |
- 결정을 추론해 채우지 않는다. 사용자가 "알아서 해"라고 하면 리더가 제안안을 만들되 표에
제안으로 표시하고, 한 번 확인받은 뒤에만결정으로 바꾼다. - 사용자의 답은 말한 그대로 인용해 기록한다. 대화가 길어져 요약되면 결정의 뉘앙스가 사라지는데, 반론 사유는 그 뉘앙스가 전부다.
- 반론 사유를 모델이 새로 지어내지 않는다. 사용자가 사유를 주지 않은 반론 항목은 답변서에
[저자 논거 필요]로 남긴다.
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 1mo ago First seen · 142 lines · 214 tokens per session scan A c7f2533fc369
paper-revision is a skill published in the GitHub repository parkjui92/socsci-paper-kit (5 stars, last pushed 18d ago), licensed MIT. It adds 214 tokens to every session and 3,457 once invoked, about $0.0009 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-26.
Other skills, from other repositories
rnd-policy-research-orchestrator
A team workflow for researching public policy and producing policy reports in Korean HWPX format. It coordinates research design, evidence gathering, writing, review, and document conversion.
policy-report-review
A Korean-language review process for policy research designs and report drafts, with separate checks before writing and after drafting.
policy-research-design
A planning method for starting policy research by clarifying its purpose, scope, research questions, analysis framework, report structure, and methods. Policy research examines public problems and possible government actions.
policy-research
A research workflow for collecting sourced evidence for policy reports. It looks for official statistics, earlier studies, policy examples, laws, and institutional background.
policy-report-writing
A writing skill for producing evidence-based policy research reports from an approved outline and collected sources.
rnd-hwpx-export
A converter that turns approved Markdown documents into Korean HWPX files, the document format used by Hancom Hanword. It can also place content into a supplied Korean document form.