Compétences hypothesis-generation

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hypothesis-generation

Name: hypothesis-generation
Author: K-Dense-AI

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Générer des hypothèses scientifiques

Également disponible depuis: davila7

Transformez les observations en hypothèses scientifiques structurées et testables. Ce guide vous accompagne dans la synthèse littéraire, le développement de mécanismes, la conception expérimentale et la formulation de prédictions en utilisant des cadres éprouvés de la méthode scientifique.

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🥉 75 Bronze

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Utilisation de "hypothesis-generation". Generate hypotheses for why certain cancer patients respond to immunotherapy while others do not.

Résultat attendu:

Hypothesis 1 (Blue): Tumor mutational burden determines response - patients with high TMB have more neoantigens that immune cells can recognize
Hypothesis 2 (Green): T-cell inflamed microenvironment - pre-existing T-cell infiltration indicates receptive immune environment
Hypothesis 3 (Purple): Microbiome composition - specific gut bacteria enhance checkpoint inhibitor efficacy
Key prediction: If microbiome hypothesis is correct, fecal transplant from responders should transfer responsiveness
Discriminating experiment: Compare gene expression profiles of responders vs non-responders to identify signature

Utilisation de "hypothesis-generation". Create hypotheses for why certain plants survive drought conditions better than others of the same species.

Résultat attendu:

Hypothesis 1 (Deep Blue): Deep root system access - superior water retrieval from lower soil layers during drought periods
Hypothesis 2 (Forest Green): Stomatal regulation efficiency - enhanced leaf-level water conservation through rapid stomatal closure
Hypothesis 3 (Royal Purple): Osmotic adjustment capacity - cellular solute accumulation maintains turgor under water stress
Testable prediction: Deep root hypothesis predicts positive correlation between root depth and survival rate under drought
Experimental design: Controlled drought trial with root imaging to measure depth correlation

Audit de sécurité

Sûr

v4 • 1/17/2026

This is a pure documentation skill containing only markdown files, LaTeX templates, and reference guides. No executable code exists. All 273 static findings are false positives: backticks in markdown code blocks were misidentified as shell commands, RGB color definitions were misidentified as cryptographic algorithms, and file references were misidentified as reconnaissance.

Fichiers analysés

4,025

Lignes analysées

résultats

Total des audits

Facteurs de risque

⚙️ Commandes externes (152)

🌐 Accès réseau (7)

references/literature_search_strategies.md:46 references/literature_search_strategies.md:47 references/literature_search_strategies.md:104 references/literature_search_strategies.md:109 references/literature_search_strategies.md:114 references/literature_search_strategies.md:119 skill-report.json:6

Audité par: claude Voir l’historique des audits →

Score de qualité

Architecture

100

Maintenabilité

Contenu

Communauté

100

Sécurité

Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Développement de propositions de recherche

Développez des hypothèses rigoureuses pour les propositions de thèses avec des conceptions expérimentales appropriées et un ancrage littéraire.

Hypothèses pour demandes de subventions

Structurez des hypothèses testables convaincantes avec des prédictions claires pour les demandes de financement.

Analyse guidée par les hypothèses

Formulez des hypothèses à partir de l'analyse exploratoire des données avant les tests statistiques confirmatoires.

Essayez ces prompts

Hypothèse de base

Utilisez la compétence de génération d'hypothèses pour créer 3 à 5 hypothèses testables pour le phénomène suivant : [décrivez l'observation ou le modèle de données]. Incluez les explications mécanistiques, les preuves complémentaires de la littérature et les conceptions expérimentales pour tester chaque hypothèse.

Axé sur les mécanismes

Appliquez la compétence de génération d'hypothèses pour expliquer le mécanisme de [phénomène]. Générez des hypothèses mécanistiques concurrentes, concevez des expériences pour les distinguer et proposez des prédictions quantitatives spécifiques pour chacune.

Ancré dans la littérature

Utilisez la génération d'hypothèses pour développer des hypothèses novatrices sur [question de recherche]. Ancrez chaque hypothèse dans les preuves de la littérature PubMed, identifiez les lacunes dans la compréhension actuelle et concevez des expériences qui feraient avancer le domaine.

Rapport complet

Générez un rapport d'hypothèses complet en utilisant la compétence de génération d'hypothèses. Incluez : 3 à 5 hypothèses concurrentes avec explications mécanistiques, prédictions testables dans des encadrés amber, encadrés de comparaison montrant comment distinguer les hypothèses, et conceptions expérimentales détaillées en annexes. Utilisez le format du modèle LaTeX.

Bonnes pratiques

Commencez par une recherche littéraire complète pour ancrer les hypothèses dans les preuves existantes avant la formulation
Assurez-vous que chaque hypothèse fait des prédictions distinctes et testables qui peuvent la distinguer des alternatives
Incluez des critères de réfutation pour chaque prédiction afin de maintenir la rigueur scientifique

Éviter

Générer des hypothèses vagues sans prédictions quantitatives spécifiques
Ignorer les preuves contradictoires ou les explications alternatives
Sauter la phase de conception expérimentale - les hypothèses doivent être testables

Foire aux questions

Quelle est la différence entre cette compétence et le brainstorming scientifique ?

La génération d'hypothèses suit une méthode scientifique structurée avec des critères d'hypothèse formels. Le brainstorming est une idéation ouverte sans exigences de test.

Cette compétence cherche-t-elle automatiquement dans PubMed ?

Non - vous devez utiliser les outils WebFetch ou WebSearch pour récupérer la littérature. La compétence fournit des conseils sur la stratégie de recherche dans les références.

Puis-je l'utiliser pour des sciences non-biologiques ?

Oui - le cadre s'applique à tout domaine scientifique, y compris la physique, la chimie, la psychologie et les sciences sociales.

Quel format utilise le résultat ?

Le résultat principal est en LaTeX utilisant les modèles fournis. Des formats alternatifs peuvent être demandés en spécifiant vos préférences.

Combien d'hypothèses dois-je générer ?

La compétence recommande 3 à 5 hypothèses concurrentes - suffisamment pour une comparaison significative sans submerger l'analyse.

Qu'est-ce qui rend une hypothèse testable ?

Une hypothèse testable a des prédictions spécifiques qui peuvent être mesurées, des critères de réfutation en cas d'erreur, et des méthodes expérimentales réalisables.