hypothesis-generation
検証可能な科学的仮説を生成する
研究者は観察結果を明確で検証可能な説明へと変換する必要があります。このスキルは、エビデンスレビュー、競合する仮説、予測、実験計画を構造化します。
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Review the Skillstore skill "hypothesis-generation" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-hypothesis-generation.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-hypothesis-generation/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。
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テストする
「hypothesis-generation」を使用しています。 Observation: Cell growth slows after treatment, but viability remains high.
期待される結果:
- 細胞死を伴わずに増殖低下を説明する3つの競合機序。
- 細胞周期マーカー、代謝活性、洗浄除去後の回復に関する予測。
- 細胞増殖停止と遅延毒性を切り分ける、対照付きの2つの実験。
「hypothesis-generation」を使用しています。 Observation: A biomarker rises before symptoms in a longitudinal cohort.
期待される結果:
- 因果的、代償的、交絡を伴う関連仮説。
- 検証可能性、倹約性、説明力に基づく品質評価。
- タイムラグ分析、マッチドコントロール、検証コホートを用いた研究計画。
「hypothesis-generation」を使用しています。 Goal: Prepare a hypothesis report for a grant planning meeting.
期待される結果:
- 優先順位付けされた仮説と主要エビデンスを含むエグゼクティブサマリー。
- 各説明を支持または反証する結果を示す予測マトリックス。
- 文献、プロトコル、前提、限界に関する付録アウトライン。
セキュリティ監査
安全Static reconnaissance and network findings are false positives from scientific prose and PubMed search templates. External-command detections are Markdown code fences or inline LaTeX and file references, with no evidence of hidden execution, credential access, or exfiltration. No prompt injection attempt or semantic abuse was found.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (4)
⚙️ 外部コマンド (32)
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<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-hypothesis-generation.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
K-Dense-AI. (2026). hypothesis-generation security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-hypothesis-generation/audits/7BibTeX形式の引用
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-hypothesis-generation-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {hypothesis-generation security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-hypothesis-generation/audits/7},
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: "hypothesis-generation security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-hypothesis-generation/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-hypothesis-generation:audit:7"
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
k-dense-ai-hypothesis-generation
2026-09-09
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
論文プロジェクトを計画する
予備的な観察結果を、研究計画書向けの競合仮説、測定可能な予測、実験へと変換します。
製品研究のシグナルを探索する
予期しない実験結果を分析し、次のラボサイクルで検証するための機序的説明を作成します。
研究方向をレビューする
複数の科学的説明を比較し、それらを識別できる可能性が最も高い研究を優先順位付けします。
これらのプロンプトを試す
Use this observation: [observation]. Generate three testable hypotheses, key assumptions, and one prediction for each.
Analyze these observations: [observations]. Create competing hypotheses, rank them by testability, and list evidence needed to distinguish them.
For this hypothesis: [hypothesis]. Propose experiments, controls, measurements, confounds, and falsifying outcomes.
Develop a structured hypothesis report for [phenomenon]. Include literature search strategy, competing mechanisms, predictions, experimental designs, and appendix-ready evidence notes.
ベストプラクティス
- 開始前に、中心となる観察結果、分野、既存データ、既知の制約を提供します。
- 単一の好ましい説明ではなく、競合する仮説を求めます。
- 提案された実験を実際の研究で使用する前に、分野の専門家とレビューします。
回避
- 代替案を検証せずに、好ましい仮説を確認するためにこのスキルを使用すること。
- 生成された引用や機序を、出典レビューなしに検証済みとして扱うこと。
- 実験計画で対照、交絡因子、反証となる結果を省略すること。
よくある質問
このスキルは何の作成に役立ちますか？
最新の文献を検索できますか？
主題専門家の代替になりますか？
このスキルを使用できるツールはどれですか？
どのような入力が結果を改善しますか？
出版可能な品質のレポートを作成できますか？
開発者情報
作成者
K-Dense-AIライセンス
MIT license
Skillstore リビジョン
r1
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
b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610
メンテナンスの新しさ
2026/7/24
利用状況
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