「耿同学 Skill」学术论文打假检测器：用 AI 排查图片复用、数据异常和统计红旗

「耿同学 Skill」是一个面向 AI Agent 的学术论文打假检测 Skill，用来辅助检查论文里的图片复用、数据造假、图片拼接、统计异常、产出异常和方法矛盾。它的灵感来自 B 站 UP 主「耿同学讲故事」，项目 README 里也把这套流程称为“耿同学六式”。

使用方式很直接：通过 npx skills add https://github.com/wooly99/geng-academic-fraud-detector 安装后，在支持 skills 的 Agent 里给出论文 PDF，例如“帮我打假这篇论文 /path/to/paper.pdf”，Agent 就会按预设流程读取论文、扫描 Figure/Table/Methods，并输出一份结构化的打假报告。

这个项目有意思的地方不是“AI 自动判案”，而是把学术论文审读中很具体的红旗信号整理成可复用流程：Western blot 或显微镜图是否复用，数据分布是否过于完美，p 值是否集中在临界区间，样本量、方法描述和实验时间线是否互相矛盾。对研究者、编辑、审稿人，甚至只是想学习学术诚信案例的人来说，它更像一个检查清单驱动的辅助审读器。

README 还给了一个冒烟测试：作者用一篇已被 PLOS ONE 撤稿的论文做测试，Skill 检出了 Figure 面板重复、两批“独立实验”原始数据完全相同，以及实验设计逻辑矛盾等问题。仓库当前大约 140 Stars、19 forks，并在 README 中标注 MIT License，整体更像一个轻量但话题性很强的 Agent Skill。

需要强调的是，项目自己也写了边界：图像分析基于视觉理解，不是像素级 ELA；对纯图片型论文能力有限；无法验证原始数据；也可能误报。也就是说，它适合帮助你发现“值得进一步核查的线索”，不适合作为指控任何人的唯一依据。学术不端的最终认定，仍然应该交给专业机构和完整证据链。