مشروع GitHub المدعو "rigorous" هو مجموعة شاملة من الأدوات المصممة لتوسيع نطاق العلوم من خلال جعل إنشاء الأبحاث وتقييمها وتوزيعها أكثر شفافية وأقل تكلفة وأكثر كفاءة. Rigorous - تحليل المخطوطات العلمية باستخدام الذكاء الاصطناعي النسخة السحابية من نظام المراجعة الأقران المدعوم بالذكاء الاصطناعي متاحة الآن على الموقع الإلكتروني https://www.rigorous.company/. يمكن للمستخدمين تحميل مخطوطاتهم وتقديم سياق حول الدوريات أو المؤتمرات المستهدفة وتركيز المراجعة، ومن ثم سيتلقون تقريرًا شاملاً بمجرد الانتهاء في غضون 1-2 يوم عمل عبر البريد الإلكتروني. النسخة السحابية حاليًا مجانية لأغراض الاختبار. هدف المشروع هذا المستودع يحتوي على أدوات تهدف إلى جعل نشر الأبحاث العلمية أكثر شفافية وأقل تكلفة وأسرع، مع ضمان مراجعة صارمة من قبل الأقران ودعم الذكاء الاصطناعي. بنية المشروع Agent1_Peer_Review: نظام مراجعة الأقران المتقدم تحليل شامل للمanuscript: يقوم النظام بتحليل جميع أجزاء المخطوط بشكل مفصل. ردود فعل شاملة: يقدم تقييمات دقيقة على الأقسام المختلفة، الصرامة العلمية، وجودة الكتابة. خرج JSON: يوفر خرجًا بتنسيق JSON يحتوي على توصيات عملية. توليد تقرير PDF: يولد تقريرًا احترافيًا بتنسيق PDF بناءً على نتائج المراجعة. Agent2_Outlet_Fit: أداة تقييم ملاءمة المخطوط للدوريات أو المؤتمرات المستهدفة (قيد التطوير) الوظائف الأساسية: يتم تنفيذ الوظائف الأساسية حاليًا. التكامل: جارٍ العمل على تكامل هذه الأداة مع نظام Agent1_Peer_Review. اختبار وتحقق: يتم اختبار الأداة وتحقق من صحتها بشكل مستمر. الحالة الحالية أدوات جاهزة للاستخدام: - Agent1_Peer_Review: جاهز للاستخدام - تحليل شامل للمanuscript بواسطة وكلاء متخصصين. - ردود فعل مفصلة على الأقسام، الصرامة العلمية، وجودة الكتابة. - خرج JSON يحتوي على توصيات قابلة للتنفيذ. - توليد تقرير PDF احترافي. أدوات قيد التطوير: - Agent2_Outlet_Fit: قيد التطوير - تنفيذ الوظائف الأساسية. - تكامل مع Agent1_Peer_Review. - اختبار وتحقق مستمر. توليد تقرير PDF يشمل هذا المشروع مولد تقرير PDF يخلق تقريرًا احترافيًا للمراجعة بناءً على خرجات وكالات المراجعة. كيفية توليد تقرير PDF تأكد من توفر الاعتماديات المطلوبة: reportlab pillow (الاعتماديات الأخرى المدرجة في ملف requirements.txt) تأكد من وجود الملفات التالية ومحدثة: executive_summary.json: يحتوي على الملخص التنفيذي والنقاط الرئيسية. quality_control_results.json: يحتوي على تقييمات الأقسام، الصرامة، وجودة الكتابة بالتفصيل. logo.png: الشعار الذي سيتم استخدامه في رأس التقرير. ** menjid سكريبت مولد التقرير:** bash python Agent1_Peer_Review/pdf_generator.py الملف المُنتج: سيتم حفظ التقرير المُولد في المسار: Agent1_Peer_Review/results/review_report.pdf المزايا صفحة الغلاف: تحتوي على الشعار، عنوان المanuscript، ونقاط التقييم العامة. صفحات الملخص التنفيذي والتحليل التفصيلي: تقدم تحليلًا شاملًا لجميع عناصر التقييم (S1–S10, R1–R7, W1–W7). جداول مرئية: تشمل النقاط التقييمية والاقتراحات بشكل جذاب. تصميم احترافي: يضم تصميمًا احترافيًا، ترميزًا بالألوان، وتنسيقًا متسقًا. لمزيد من التفاصيل، راجع التعليقات الموجودة في ملف Agent1_Peer_Review/pdf_generator.py. متطلبات اللغة البرمجية: Python 3.7+ مفتاح API OpenAI م manuscripts بتنسيق PDF للتحليل الاعتماديات المدرجة في ملف requirements.txt لكل أداة الترخيص ترخيص هذا المشروع هو ترخيص MIT. المشاركة ترحب المشروع بالمساهمات! إذا كنت ترغب في تقديم طلب سحب (Pull Request)، فلا تتردد في ذلك.