用途：sci-review 用于结构化的文献综述写作与专业的审稿人回复，适合撰写综述、修改综述以及应对同行评审意见。
主要能力：一是文献综述结构模板。除用户指定其他期刊格式外，采用四部分：Introduction（背景、问题定义、研究空白、贡献）、Methodology（分类体系、方法类别、比较维度、性能证据）、Challenges（现象、原因、方向，先让问题可见再提出路径）、Conclusion（提炼洞见与未来路线图）。二是回复（Rebuttal）结构模板，对每位审稿人的每条意见按三部分处理：准确中立地复述审稿人关切、用证据或澄清或承认局限作出回应、给出具体修改计划（尽可能写明章节、表格、图、附录或实验）。
使用方式：资料未提供安装命令或调用方式，仅给出校验器用法。在 skills/sci-review/ 目录下运行：python scripts/validate_review_output.py --case literature-review --output output.md；python scripts/validate_review_output.py --case rebuttal --output output.md；python scripts/validate_review_output.py --list-golden。校验器检查必需章节名称与禁用措辞；黄金案例位于 tests/golden_cases.json，定义的是期望输出特征而非精确措辞。
最佳实践与限制：改写前先阅读原始文献、审稿意见或草稿；保持技术细节，不虚构实验、结果、基线或引用；证据缺失时明确标注不确定；语气保持专业、直接、以证据为驱动。写作上优先使用具体证据，若有数据，用有依据的比较替代“显著更优”一类笼统表述；避免对抗性措辞如“审稿人误解”或“审稿人错了”，改用“我们将在稿件中澄清这一点”等建设性语言。资料未提供支持的具体期刊格式、价格与平台信息。