hypogenic
Hypogenicで研究仮説を生成
研究チームには、データセットや論文を検証可能な仮説へ変換するための再現可能な方法が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに対して、Hypogenicのセットアップ、設定、生成、推論、評価ワークフローを案内します。
自分のエージェントでインストール
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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.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「hypogenic」を使用しています。 研究者がAI生成テキスト検出のためのデータ駆動型ワークフローを求めています。
期待される結果:
このスキルは、HypoGeniCワークフロー向けのセットアップ手順、データセット要件、設定ガイダンス、生成オプション、テスト手順を返します。
「hypogenic」を使用しています。 チームが文献のみの仮説とデータ駆動型仮説を比較したいと考えています。
期待される結果:
このスキルは、HypoRefineとUnionの手法、論文の前処理要件、仮説バンク、評価比較を概説します。
「hypogenic」を使用しています。 ユーザーが精度スコアリングのためにモデル予測を解析する支援を必要としています。
期待される結果:
このスキルはカスタムラベル抽出を説明し、予測ラベルをデータセットラベルと整合させるようユーザーに促します。
セキュリティ監査
中リスクAll 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.
確認済みのセキュリティ上の懸念 (2)
リスク要因
🔑 環境変数 (1)
⚙️ 外部コマンド (50)
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<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>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
davila7. (2026). hypogenic security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-hypogenic/audits/9BibTeX形式の引用
@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"
バリアントを比較
インストール可能なバリアント 2 件各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高作成できるもの
新しい研究データセットを探索
より深い統計分析の前に、ラベル付き観測データから候補仮説を生成します。
論文と実証データを組み合わせる
HypoRefineを使用して、文献からの洞察と検証データを組み合わせ、理論に基づいた仮説を作成します。
競合する説明を評価
仮説バンク全体で推論を実行し、どの説明が保留された例に最も適合するかを比較します。
これらのプロンプトを試す
Hypogenicを使用して、私のラベル付きデータセット向けに20個のデータ駆動型仮説を作成してください。必要なファイル形式を確認し、セットアップ手順を概説してください。
hypogenic_inferenceを使用して、保存済みの仮説バンクをテスト分割に対してテストしてください。想定される入力と評価出力を要約してください。
10本の研究論文と私の検証データ向けにHypoRefineワークフローを計画してください。PDFの前処理、設定要件、比較手順を含めてください。
プロンプトテンプレート、ラベル抽出ルール、キャッシュ、再現可能な評価ワークフローを備えたカスタムHypogenicタスクの設計を手伝ってください。
ベストプラクティス
- 結果を報告する前に、生成されたすべての仮説をドメイン専門家とレビューしてください。
- 保留されたテストデータを使用し、モデル、プロンプト、設定の選択を記録してください。
- セットアップコマンドを実行する前に、外部パッケージとクローンしたリポジトリを確認してください。
回避
- 生成された仮説を、検証なしに科学的結論として扱うこと。
- 仮説生成中にトレーニング例とテスト例を混在させること。
- ソースと権限を確認せずに外部セットアップスクリプトを実行すること。
よくある質問
このスキルは何を支援しますか？
最終的な科学的主張を作成しますか？
研究論文を使用できますか？
APIキーは必要ですか？
ローカルモデルを使用できますか？
コマンドを実行する前に何を確認すべきですか？
開発者情報
作成者
davila7ライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
メンテナンスの新しさ
2026/7/26
利用状況
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ファイル構成