Verwendung
- Installationsbefehl kopieren und das Quellpaket vor der Installation in der eigenen Agentenumgebung prüfen.
- Benötigte Werkzeuge, Zugangsdaten und Hosts im Original prüfen.
- Eingabe und gewünschtes Ergebnis beschreiben und die Ausgabe mit den Quellen abgleichen.
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill design-falsification-testVor dem Start
- Die Installation umfasst weder Modellabo noch API-Kontingent oder Dateizugriffsrechte.
- Sterne und Installationen zeigen Aktivität, keine unabhängige Qualitäts- oder Sicherheitsprüfung.
Originales Skill-Dokument
Aus dem Quell-Repository gerendert; Überschriften, Beispiele, Code, Tabellen, Links und Bilder bleiben erhalten.
design-falsification-test
Purpose
Specify a concrete observation, computation, intervention, counterexample, or measurement that could count against a claim.
Input contract
yaml
required: [sharp_claim, scope, candidate_observables]
optional: [cost, available_tools, competing_predictions]
constraints: [test must identify a failure condition and measurement rule]Procedure
- Enumerate claim commitments and possible failure observations.
- Rank tests by information value and cost.
- Specify the cheapest decisive test with pass/fail interpretation.
If the falsification test has an executable intervention and verdict rule, consider execute-probe as the next tactic.
Output contract
yaml
produces: [falsification_test, failure_condition, measurement_plan, priority_rationale]
delta_fields: [findings, evidence_updates, uncertainties, decisions]Quality gates
- Test must be capable of producing evidence against the claim, not only confirming examples.
Failure and counterexamples
Do not design a test whose acceptance criterion is copied from the claim.
Provenance map
- resolved: red-team-truthseeking
