Como usar
- Copie o comando e verifique o pacote antes de instalar no seu ambiente de agente.
- Consulte no original as ferramentas, credenciais e ambientes necessários.
- Descreva os dados de entrada e a entrega esperada; confira a saída com as fontes.
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill design-falsification-testAntes de começar
- A instalação não inclui assinatura de modelo, franquia API ou acesso aos seus arquivos.
- Estrelas e instalações indicam atividade, não um teste independente de qualidade ou segurança.
Documento original do Skill
Renderizado do repositório de origem, preservando títulos, exemplos, código, tabelas, links e imagens.
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
