hypogenic
Forschungshypothesen mit Hypogenic generieren
Forschungsteams brauchen wiederholbare Methoden, um Datensätze und Paper in überprüfbare Hypothesen zu überführen. Dieser Skill führt Claude, Codex und Claude Code durch Hypogenic-Setup, Konfiguration, Generierung, Inferenz- und Evaluierungsworkflows.
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Kopieren Sie diese Anfrage in Ihren Agent. Sie enthält die maßgebliche Skill-Seite und das Manifest.
Review the Skillstore skill "hypogenic" from https://skillstore.io/skills/davila7-hypogenic.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-hypogenic/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.
Agent-lesbare Ressourcen
Verwenden Sie diese Links, wenn ein KI-Agent, Crawler oder Skript sauberen Kontext benötigt, statt die vollständige Seite zu lesen.
Testen
„hypogenic“ wird verwendet. Ein Forscher fragt nach einem datengetriebenen Workflow zur Erkennung von KI-generiertem Text.
Erwartetes Ergebnis:
Der Skill liefert Setup-Schritte, Datensatzanforderungen, Konfigurationshinweise, Generierungsoptionen und Testschritte für einen HypoGeniC-Workflow.
„hypogenic“ wird verwendet. Ein Team möchte literaturbasierte und datengetriebene Hypothesen vergleichen.
Erwartetes Ergebnis:
Der Skill skizziert HypoRefine- und Union-Methoden, Anforderungen an die Paper-Vorverarbeitung, Hypothesenbanken und Evaluierungsvergleiche.
„hypogenic“ wird verwendet. Ein Nutzer benötigt Hilfe beim Parsen von Modellvorhersagen für die Genauigkeitsbewertung.
Erwartetes Ergebnis:
Der Skill erklärt die benutzerdefinierte Label-Extraktion und erinnert den Nutzer daran, Vorhersagelabels mit Datensatzlabels abzugleichen.
Sicherheitsaudit
Mittleres RisikoAll 94 static findings are false positives: the scanner interpreted Markdown backticks, explicit documentation links, and an environment-variable name as executable behavior. The source contains no executable scripts, hidden network activity, or prompt injection instructions. Two medium semantic risks remain: API processing can disclose sensitive records, and direct data interpolation permits prompt injection into research outputs.
Bestätigte Sicherheitsbedenken (2)
Risikofaktoren
🔑 Umgebungsvariablen (1)
⚙️ Externe Befehle (50)
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Teile den versionierten Bewertungsbericht, das neutrale Badge, die Einbettungskarte und Zitate. Skillstore berichtet Nachweise, ohne zu entscheiden, ob dieser Skill sicher ist.
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[](https://skillstore.io/skills/davila7-hypogenic?utm_source=security_passport_badge)HTML-Badge
<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-hypogenic?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-hypogenic/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Einbettungskarte
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-hypogenic.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Wissenschaftliche Zitate (APA · BibTeX · CFF)
APA-Zitat
davila7. (2026). hypogenic security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-hypogenic/audits/9BibTeX-Zitat
@techreport{davila7-davila7-hypogenic-2026,
author = {davila7},
title = {hypogenic security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-hypogenic/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "hypogenic security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-hypogenic/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-hypogenic:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Varianten vergleichen
2 installierbare VariantenJeder Autor bleibt ein eigener installierbarer Skill. Die empfohlene Variante wird nach Skillstore-Nachweisen bewertet.
Warum diese Variante zuerst steht
k-dense-ai-hypogenic
2026-09-09
davila7-hypogenic
2026-09-09
Skillstore-Score
Warum dieser Score Evidenzvertrauen: HochWas Sie erstellen können
Neue Forschungsdatensätze erkunden
Generieren Sie Kandidatenhypothesen aus gelabelten Beobachtungsdaten, bevor eine tiefere statistische Analyse erfolgt.
Paper mit empirischen Daten kombinieren
Nutzen Sie HypoRefine, um Erkenntnisse aus der Literatur mit Validierungsdaten zu theoriegestützten Hypothesen zu verbinden.
Konkurrierende Erklärungen evaluieren
Führen Sie Inferenz über Hypothesenbanken hinweg aus, um zu vergleichen, welche Erklärungen zu zurückgehaltenen Beispielen passen.
Diese Prompts ausprobieren
Verwende Hypogenic, um 20 datengetriebene Hypothesen für meinen gelabelten Datensatz zu erstellen. Prüfe das erforderliche Dateiformat und skizziere die Setup-Schritte.
Verwende hypogenic_inference, um meine gespeicherte Hypothesenbank gegen einen Test-Split zu testen. Fasse die erwarteten Eingaben und Evaluierungsausgaben zusammen.
Plane einen HypoRefine-Workflow für zehn Forschungspaper und meine Validierungsdaten. Berücksichtige PDF-Vorverarbeitung, Konfigurationsanforderungen und Vergleichsschritte.
Hilf mir, eine benutzerdefinierte Hypogenic-Aufgabe mit Prompt-Vorlagen, Regeln zur Label-Extraktion, Caching und einem wiederholbaren Evaluierungsworkflow zu entwerfen.
Bewährte Praktiken
- Lassen Sie jede generierte Hypothese von einer Fachperson prüfen, bevor Ergebnisse berichtet werden.
- Verwenden Sie zurückgehaltene Testdaten und dokumentieren Sie Modell-, Prompt- und Konfigurationsentscheidungen.
- Prüfen Sie externe Pakete und geklonte Repositorys, bevor Sie Setup-Befehle ausführen.
Vermeiden
- Generierte Hypothesen ohne Validierung als wissenschaftliche Schlussfolgerungen behandeln.
- Trainings- und Testbeispiele während der Hypothesengenerierung vermischen.
- Externe Setup-Skripte ausführen, ohne deren Quellcode und Berechtigungen zu prüfen.
Häufig gestellte Fragen
Wobei hilft dieser Skill?
Erstellt er endgültige wissenschaftliche Aussagen?
Kann er Forschungspaper verwenden?
Benötigt er API-Schlüssel?
Kann ich lokale Modelle verwenden?
Was sollte ich prüfen, bevor ich Befehle ausführe?
Entwicklerdetails
Autor
davila7Lizenz
MIT
Skillstore-Revision
r2
Versionshinweis
Der Autor hat keine Version angegeben.
Ref.
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Aktualität der Wartung
28.7.2026
Nutzung
9 Downloads · 324 Aufrufe
Dateistruktur