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 generate-competing-hypothesesVor 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.
generate-competing-hypotheses
Purpose
Generate distinct, testable hypotheses that explain a target observation or research problem.
Input contract
yaml
required: [problem_statement, observations, scope_constraints]
optional: [existing_theories, analogies, anomaly_records]
constraints: [each hypothesis must imply a differentiating prediction or assumption]Procedure
- Extract the target phenomenon and unresolved explanatory gap.
- Generate mechanismally distinct explanations, including a null or status-quo hypothesis.
- Translate each explanation into predictions, assumptions, and disconfirming observations.
- Deduplicate equivalent explanations and retain the comparison set.
If competing hypotheses have explicit predictions and evidence links, consider score-object as the next tactic.
Output contract
yaml
produces: [hypothesis_set, mechanism_descriptions, prediction_set, assumption_register]
delta_fields: [hypothesis_updates, uncertainties, open_questions, recommended_jumps]Quality gates
- Hypotheses differ in mechanism or prediction, not wording only.
- A null or baseline explanation is considered where applicable.
Failure and counterexamples
Do not generate unfalsifiable narratives or discard inconvenient hypotheses before comparison.
Provenance map
resolved: generate-competing-hypotheses
