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 scientometric-paper-reviewgit 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/scientometric-paper-review)<a href="https://agentmods.dev/skills/parkjui92/socsci-paper-kit/scientometric-paper-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/parkjui92/socsci-paper-kit/scientometric-paper-review/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/scientometric-paper-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/parkjui92/socsci-paper-kit/scientometric-paper-review.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 | $0.00234 | $0.03490 |
| Opus 5 | $0.00117 | $0.01745 |
| Sonnet 5 | $0.00047 | $0.00698 |
| Haiku 4.5 | $0.00023 | $0.00349 |
Grade A, and why
scientometric-paper-review 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 10d 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 — 82 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
계량서지학·정량 사회과학 논문 심화 검토
정량 실증 논문 — 특히 **서지계량(bibliometrics/scientometrics)**과 준실험 정책평가 계량(ITS·DiD·이벤트 스터디·패널) — 이 "학술논문으로 성립하는가, 게재 가능한가"를 동료심사자의 눈으로 판정한다. 일반 5축 검수(paper-review)가 놓치는 이 장르 특유의 급소를 잡는 것이 목적이다. 계산이 정확해도(=재현되어도) 측정·식별·추론언어·문헌토대·구성타당도에서 무너지는 논문이 흔하다.
언제 쓰나 · paper-review와의 관계
- 이 스킬: 데이터가 서지·계량·패널이고 인과/연관을 추정하는 논문. 서지DB(OpenAlex·Scopus·WoS·Dimensions) 기반, 준실험 설계, 귀무결과, 정책평가 계량.
- paper-review(일반 5축): 질적·이론·문헌 연구, 일반 사회과학. 두 스킬은 배타적이지 않다 — 정량 논문이면 이 스킬을 주로, 필요 시 paper-review의 한국어 교열·RQ충족 축을 보조로 병용한다.
- 출력·판정 형식(위치·문제·해결, [필수]/[권고], GO/조건부/재검)은 paper-review와 통일한다.
검토 5축 (= "꼭 봐야 할 부분")
각 축은 점검 질문이다. "예"면 통과, "아니오/불명"이면 [필수] 또는 [권고]로 지적한다. 계산 정확성(재현)은 전제일 뿐, 아래를 별도로 본다.
축 1. 데이터·측정 무결성
- DB 커버리지·대표성: 데이터 원천(OpenAlex 등) 선택 근거가 있나? DB의 국가·언어·분야 편향, 세계 총계 대비 표본의 위상이 명시됐나?
- 개념/주제 태깅 타당성: 자동분류의 위양성·위음성, 개념 표류(concept drift)(예: OpenAlex concepts→topics 이행), legacy 식별자 의존을 인지했나? 정밀도(precision)·재현율(recall) 표본검증이 있나, 없으면 한계로 명시됐나?
- 계수 방식: 전체계수(full) vs 분수계수(fractional counting)를 밝혔나? 국제공저 중복계상 민감도는? (Perianes-Rodríguez et al. 2016류 기준)
- 정규화 분모: 정규화 지표(강도·점유율)의 분모 정의가 명확한가? 분모의 vintage 불안정(인접연도 급변)과 소분모 불안정(초기·소국가 비율 튐)을 진단했나?
- 결과지표 구성타당도: 측정지표(논문 수)가 정말 개념(혁신·거버넌스 효과·영향력)을 재는가? 대리변수 간극을 인정했나? (논문 수 ≠ 혁신 ≠ 규범적 목표 달성)
- 시계열 아티팩트: 최근연도 인덱싱 지체, 종점 민감도(배율·CAGR), 커버리지의 시간적 변화를 처리·명시했나?
축 2. 식별전략·계량
- 가정 명시: 평행추세, 공변충격 부재, 처치시점 외생성 — 세 가정을 진술하고 각 위협을 다뤘나?
- Staggered DiD/TWFE 편향: 처치시점이 엇갈리면 표준 TWFE가 forbidden comparison·음의 가중으로 편향된다. 최근 문헌(Goodman-Bacon 2021; Callaway & Sant'Anna 2021; Sun & Abraham 2021; de Chaisemartin & D'Haultfœuille 2020; Borusyak et al. 2024)을 인용하고 자신의 설계를 위치시켰나?
- 통제군: never-treated(순수 통제군)가 있나? 없으면 계수가 "깨끗한 반사실"이 아니라 "상대 편차"임을 인정했나?
- 소표본 군집 추론: 군집 수가 적으면(≲30) 분석적 군집 SE가 과대기각한다. 와일드 군집 부트스트랩(Cameron et al. 2008) 등으로 병기·보정했나? 유의성이 SE 방식에 따라 갈리는 계수를 투명 공개했나?
- 함수형태·강건성: 분절점 선택, 로그변환의 0값 제외 편의(→ PPML; Silva & Tenreyro 2006), 지표·표본·창(window) 강건성을 점검했나?
- 사건 정의 검증: 처치(사건) 연도를 출처로 검증했나? 오지정 민감도(잘못된 연도가 허위 유의를 만드는지)를 시연했나? — 정책사건 계량의 핵심 미덕.
- 재현성: 문서화된 spec으로 표·그림이 실제 재현되나? 코드·데이터를 DOI로 공개했나? (재현성을 기여로 내세우면서 핵심 표가 비재현이면 기여 신뢰 붕괴)
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.
- 10d ago First seen · 82 lines · 234 tokens per session scan A 00491693ea9f
scientometric-paper-review is a skill published in the GitHub repository parkjui92/socsci-paper-kit (4 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 234 tokens to every session and 3,490 once invoked, about $0.0012 per session on Opus 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 2026-08-31.
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