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经济学顶刊标准审稿Skill。按AER/QJE/Econometrica/JPE顶刊标准审查论文输出（图表+回归表），列出潜在致命缺陷。触发词：顶刊审稿/论文审查/econ reviewer/经济学期刊标准/PR
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Basé sur la classification professionnelle SOC
| name | econ-reviewer |
| description | 经济学顶刊标准审稿Skill。按AER/QJE/Econometrica/JPE顶刊标准审查论文输出（图表+回归表），列出潜在致命缺陷。触发词：顶刊审稿/论文审查/econ reviewer/经济学期刊标准/PR |
| version | 1.0 |
| metadata | {"openclaw":{"emoji":"🔍","homepage":"https://github.com/SiyaoZheng/ai4ss-skills"}} |
本 Skill 模拟顶刊（AER, QJE, Econometrica, JPE, REStud）匿名审稿人视角，对论文的识别策略、实证结果、图表质量、理论机制进行全面审查。输出潜在致命缺陷列表和修改建议，不替代研究者做决定。
不审格式，只审实质。顶刊审稿的核心判断标准是：
审稿不是挑刺，是帮助作者提升论文质量。本 Skill 发现问题时必须给出具体的修改方向，而非仅指出"有问题"。
审查要点：
| 问题 | 严重度 | 审查标准 |
|---|---|---|
| 内生性问题 | 致命 | 工具变量/断点回归/面板固定效应等是否合理 |
| 选择偏差 | 致命 | 处理组和对照组是否可比 |
| 干扰因素 | 高 | 是否有遗漏变量偏误 |
| 外部效度 | 中 | 结果是否可推广到其他情境 |
追问模式：
"作者使用了 XX 方法识别因果，请指出：
- 该识别策略的核心假设是什么？
- 该假设在本文情境下是否成立？
- 若假设不成立，结果的方向是什么（有偏向上还是向下）？"
审查要点：
| 问题 | 严重度 | 审查标准 |
|---|---|---|
| 机制不清晰 | 致命 | 理论机制是否有文献支撑 |
| 机制与结果脱节 | 高 | 机制分析是否与主结果逻辑一致 |
| 中介变量缺失 | 高 | 关键中介变量是否被检验 |
| 异质性分析不足 | 中 | 是否探索了效应异质性来源 |
追问模式：
"本文声称 XX 机制是主要机制，请指出：
- 该机制在文献中有何支撑？
- 本文是否有直接的机制检验（如中介效应）？
- 是否有排除其他机制的证据？"
审查要点：
| 检查项 | 标准 | 通过条件 |
|---|---|---|
| 基准回归系数 | 符号、大小、经济意义 | 可解释 |
| 标准误 | 聚类层面选择 | 与数据生成过程匹配 |
| R² | 解释力 | 不作为主要判断标准 |
| 效应量 | 经济显著性 | 与文献可比 |
| p值 | 统计显著性 | 多重假设检验校正 |
追问模式：
"表2的主结果（列1）请审查：
- 系数的经济意义是什么？
- 标准误聚类在什么层面？是否正确？
- 是否做了多重假设检验校正（如Bonferroni校正）？"
审查要点：
| 图表类型 | 审查标准 |
|---|---|
| 描述统计表 | 变量定义清晰、样本量标注、N/A处理 |
| 回归表 | 系数可读、标准误标注、固定效应明确、控制变量列表 |
| 事件研究图 | 置信区间、零线、政策时点标注、样本量 |
| 并行趋势图 | 处理组/对照组区分、预趋势、零线 |
追问模式：
"图1（事件研究图）请审查：
- 政策前期的预趋势是否平行（系数是否显著异于0）？
- 置信区间是否过宽（样本量是否足够）？
- 政策后期效应是否单调或符合预期？"
必须检查的稳健性检验：
| 检验类型 | 最低要求 |
|---|---|
| 替换自变量/因变量 | 至少1种替代指标 |
| 改变样本范围 | 排除异常值/特殊时期 |
| 改变控制变量组合 | 增减关键控制变量 |
| 改变模型设定 | 线性vs对数、固定效应层数 |
| 不同数据来源 | 替换数据库验证 |
追问模式：
"本文报告了哪些稳健性检验？请指出：
- 是否有"毁灭性"稳健性检验（即结果消失）？
- 安慰剂检验的设计是否合理？
- 结果对极端值、样本选择是否敏感？"
审查要点：
| 问题 | 严重度 | 审查标准 |
|---|---|---|
| 贡献不明确 | 致命 | 相对于文献的增量是什么 |
| 边际贡献 | 高 | 是否仅复制了已有发现 |
| 重要性 | 中 | 结果的政策或学术含义 |
| 写作质量 | 低 | 清晰度、逻辑性（最后考虑） |
追问模式：
"本文声称的贡献是XX，请指出：
- 该贡献在文献中的位置（补充、修正、还是颠覆）？
- 现有文献为何没有得出类似结论？
- 该贡献是否值得顶刊发表？"
## 顶刊标准审稿报告
**审查论文**：[论文标题]
**审查时间**：[日期]
**使用的模型/数据**：[简述]
**审查者视角**：AER / QJE / Econometrica / JPE / REStud
---
### 致命缺陷（必须修改，否则大概率拒稿）
1. **[缺陷1描述]**
- 位置：表/图/正文第X段
- 问题：...
- 修改建议：...
2. **[缺陷2描述]**
- ...
---
### 高严重度问题（修改后可能录稿）
1. ...
2. ...
---
### 中等严重度问题（建议修改，可选）
1. ...
2. ...
---
### 低严重度问题（写作/格式层面）
1. ...
---
### 总体评价
**识别策略**：可靠 / 基本可靠 / 存在问题 / 不可靠
**理论机制**：清晰 / 基本清晰 / 不清晰
**实证结果**：稳健 / 基本稳健 / 存在疑问
**顶刊适合度**：强烈推荐 / 推荐 / 修改后重投 / 不适合
**建议**：...
在 Claude Code 对话窗口输入：
/econ-reviewer
或完整 Prompt：
按经济学顶刊标准（AER/QJE/Econometrica/JPE）审查本项目的论文输出（图表+回归表），识别策略、理论机制、实证结果、稳健性、贡献声明，列出所有潜在缺陷并给出修改建议。
did-reviewer → DID 相关论文需配合 DID 专项审查citation-fidelity → 引用核查时配合使用grillme → 选题时参考顶刊偏好Route empirical-research requests through the Auto-Empirical Research Skills catalog when this whole repository is installed as one skill in Codex, CodeBuddy, Claude Code, or another IDE. Use to choose and load the right vendored AERS skill for causal inference, econometrics, replication, manuscript writing, citation checking, de-AIGC editing, or full empirical-paper workflows without reading the entire repository at once.
Classical end-to-end empirical analysis workflow in the traditional Python econometric stack — pandas + numpy + scipy + statsmodels + linearmodels + pyfixest + rdrobust + econml + causalml + matplotlib/seaborn. **Defaults to economics empirical-paper style** (AER / QJE / AEJ) — every run produces a publication-ready output set with a multi-column regression table (M1→M6 progressive controls/FE) as the centerpiece, plus Table 1 (descriptives), mechanism / heterogeneity / robustness tables, and event-study + coefficient + trend figures. Covers the full 8-step pipeline an applied economist or quantitative social scientist runs on every paper — (1) data cleaning, (2) variable construction & transformation, (3) descriptive statistics & Table 1, (4) statistical diagnostic tests, (5) baseline empirical modeling, (6) robustness battery, (7) further analysis (mechanism, heterogeneity, mediation, moderation), (8) publication-ready tables & figures. **Also covers two parallel domain modes that share the same 8-step scaf
Classical end-to-end empirical analysis workflow in the modern tidyverse + econometrics R ecosystem — dplyr + tidyr + haven + fixest + sandwich + lmtest + clubSandwich + AER + ivreg + did + bacondecomp + HonestDiD + eventstudyr + rdrobust + rddensity + Synth + gsynth + synthdid + MatchIt + WeightIt + cobalt + ebal + grf + DoubleML + mediation + marginaleffects + modelsummary + kableExtra + gt + ggplot2 + ggpubr + cowplot + binsreg. **Defaults to economics empirical-paper style** (AER / QJE / AEJ) — every run produces a publication-ready output set with a multi-column regression table (M1→M6 progressive controls/FE) as the centerpiece, plus Table 1 (descriptives), mechanism / heterogeneity / robustness tables, and event-study + coefficient + trend figures. Covers the full 8-step R pipeline an applied economist runs on every paper — (1) data import & cleaning (read_dta/read_csv, naniar, janitor, validate-merges), (2) variable construction (mutate/across/winsorize/group_by + lag/lead with dplyr), (3) descriptive
Classical end-to-end empirical analysis workflow in the traditional Stata ecosystem — native Stata + reghdfe + ivreg2 + csdid + did_imputation + eventstudyinteract + sdid + rdrobust + rddensity + synth + synth_runner + psmatch2 + teffects + ebalance + coefplot + esttab + asdoc + binscatter. **Defaults to economics empirical-paper style** (AER / QJE / AEJ) — every run produces a publication-ready output set with a multi-column regression table (M1→M6 progressive controls/FE) as the centerpiece, plus Table 1 (descriptives), mechanism / heterogeneity / robustness tables, and event-study + coefficient + trend figures. Covers the full 8-step Stata pipeline an applied economist runs on every paper — (1) data import & cleaning (use/import, destring, misstable, duplicates, merge assert), (2) variable construction (gen/egen/winsor2/xtile/xtset with L./F./D.), (3) descriptive statistics & Table 1 (tabstat/balancetable/asdoc), (4) classical diagnostic tests (sktest/swilk/hettest/imtest/xtserial/xttest3/vif/dfuller/kpss/
学术引用核查Skill。要求每条引用必须定位到PDF原页，区分直接引用/间接引用，找不到原文则标注"待核"。触发词：引用核查/检查引用/citation check/核实文献/引用 fidelity
调查数据清洗Skill。处理调查数据（CGSS/CHIP/CSS等）时的标准化清洗流程，包括缺失值处理、变量编码统一、数据异常值检测。触发词：数据清洗/调查数据/codebook/数据清洗流程/问卷数据处理