사용 방법
- 설치 명령을 복사하고 자신의 에이전트 환경에 설치하기 전에 소스 패키지를 확인하세요.
- 필요한 도구, 인증 정보, 지원 환경은 원본 문서에서 확인하세요.
- 입력과 원하는 산출물을 설명하고 출처와 결과를 대조하세요.
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill generate-competing-hypotheses시작 전 확인
- 설치에는 모델 구독, API 한도, 파일 접근 권한이 포함되지 않습니다.
- 별점 수와 설치 수는 활동 지표이며 독립적인 품질·보안 검증이 아닙니다.
원본 Skill 문서
원본 저장소의 제목, 예시, 코드, 표, 링크, 이미지를 유지해 표시합니다.
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
