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 generate-competing-hypotheses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。
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
