使い方
- インストールコマンドをコピーし、自分の環境へ導入する前にソースを確認します。
- 必要なツール、認証情報、対応環境を原文で確認します。
- 入力と成果物を指定し、出力を資料と照合します。
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill assess-question-quality開始前の確認
- 導入にはモデル契約、API枠、ファイルへのアクセス許可は含まれません。
- スター数や導入数は活動の指標であり、独立した品質・安全性試験ではありません。
リポジトリの原文
見出し、例、コード、表、リンク、参照画像を含む原文を表示しています。
assess-question-quality
Purpose
Assess whether a research question is clear, focused, answerable, relevant, and appropriately scoped.
Input contract
yaml
required: [research_question, intended_use]
optional: [constraints, evidence_context, stakeholder_needs]
constraints: [each quality judgment requires a criterion and textual evidence]Procedure
- Evaluate clarity, focus, answerability, relevance, and scope fit.
- Identify ambiguity, hidden assumptions, and unbounded terms.
- Propose the smallest wording changes that resolve material defects.
- Return a scored or categorical assessment with unresolved issues.
Output contract
yaml
produces: [quality_assessment, criterion_evidence, revision_candidates, unresolved_issues]
delta_fields: [findings, decisions, uncertainties, open_questions]Quality gates
- Judgments cite exact question terms.
- Revision candidates preserve the intended decision or outcome.
Failure and counterexamples
Do not reward complexity as rigor or call a question answerable when its outcome cannot be observed.
Provenance map
resolved: assess-question-quality
