スキル scientific-brainstorming
📦

scientific-brainstorming

安全

研究アイデアの生成

こちらからも入手できます: davila7

科学者は初期段階の計画中に新規の研究方向を生み出すことにしばしば苦労します。このスキルは、構造化されたブレインストーミング手法を通じて創造的な科学的アイデア創出を導き、研究者が学際的なつながりを探求し、隠れた研究機会を特定するのを支援します。

対応: Claude Codex Code(CC)
📊 71 十分
1

スキルZIPをダウンロード

2

Claudeでアップロード

設定 → 機能 → スキル → スキルをアップロードへ移動

3

オンにして利用開始

テストする

「scientific-brainstorming」を使用しています。 細胞がストレスにどう応答するかを研究していて、新しい研究方向をブレインストーミングしたいです。

期待される結果:

探求すべき興味深い角度がいくつかあります:異なるスケール境界(単一細胞から組織レベル)にわたってストレス応答を調べてみてはどうでしょうか?因果関係を逆転させて、細胞ストレスが周囲の非ストレス細胞に何をするかを問うことはできますか?孤立した応答ではなく細胞コミュニティをモデル化するために、生態学的ネットワーク理論から概念を借用することを検討してください。

「scientific-brainstorming」を使用しています。 生物学的インスピレーションを使って自己修復材料を設計したいです。

期待される結果:

自然は調査する価値のあるいくつかの戦略を提供しています:サンショウウオの四肢は瘢痕化なしに再生をどのように達成するのでしょうか?血管系が自己修復を可能にする分子メカニズムは何でしょうか?分散型修復のモデルとして血液凝固のカスケード構造を検討してください。バイオミミクリーは、私たちのような免疫系なしで動作する植物の創傷応答からも引き出すことができます。

「scientific-brainstorming」を使用しています。 大規模データセットを分析する必要がありますが、型にはまらないアプローチを見つけたいです。

期待される結果:

分析の階層を反転させてみてください:仮説から始めるのではなく、創発的パターン分析を通じてデータ自身にその構造を明らかにさせます。神経科学で使用されるトポロジカルデータ分析の概念を適用することを検討してください。関係を反転させて、データを使って質問に答えるのではなく質問を生成することはできますか?

セキュリティ監査

安全
v5 • 1/21/2026

Documentation-only skill with no executable code. Static findings triggered on benign markdown text about brainstorming methodologies. No network calls, no external commands, no filesystem access. Safe for publication.

3
スキャンされたファイル
756
解析された行数
0
検出結果
5
総監査数
セキュリティ問題は見つかりませんでした
監査者: claude 監査履歴を表示 →

品質スコア

41
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
22
コミュニティ
100
セキュリティ
91
仕様準拠

作れるもの

新しい研究方向の探求

大学院生が論文の方向性に行き詰まったり、確立された研究課題に対する新しい角度を求めているときにこのスキルを使用します。

学際的イノベーション

確立された研究者が、自分の分野と隣接分野を橋渡しする技術を適用し、予期しない方法論的つながりを発見します。

チームアイデア創出セッション

研究チームが計画会議中に構造化された技術を使用し、多様な視点を確保し、集団思考を回避します。

これらのプロンプトを試す

初期研究探索
I am working on [research area/topic]. I want to brainstorm some novel research directions. Let me describe my current work: [describe your research context, goals, and challenges]. Ask me questions to understand my domain, then help me explore creative new directions.
SCAMPERフレームワークの適用
I want to improve my current research approach using the SCAMPER framework. My method involves [describe your current methodology]. Walk me through each SCAMPER element and help me generate modified versions of my approach.
6つの視点からの分析
I am evaluating whether to pursue [specific research idea]. Help me analyze this from all six perspectives of the Six Thinking Hats method. Guide me through White, Red, Black, Yellow, Green, and Blue hat thinking.
分野横断的イノベーション
I work in [your field] and want to discover connections to [target field]. My current challenge is [describe the challenge]. What concepts, methods, or approaches from [target field] might offer new perspectives?

ベストプラクティス

  • 研究者が少なくとも50%の発言とアイデア生成を行う会話のバランスを維持する。
  • リスクの高い型にはまらない研究方向を明示的に奨励することで、明白なアイデアを超えて推し進める。
  • 事前定義されたフレームワークに厳格に従うのではなく、研究者の思考スタイルに技術を適応させる。

回避

  • 研究者に講義したり、AI生成アイデアで会話を支配したりしない。
  • 自然な会話の流れが生産的である場合に、特定のブレインストーミング方法を強制しない。
  • AI生成アイデアが研究者の分野の専門知識と判断の代わりにならないようにする。

よくある質問

このスキルに最適な研究質問のタイプは何ですか?
このスキルは、目標が新しい方向を生成することである初期段階の研究計画において優れています。学際的なつながりの探求、既存の方法論の改善、研究ギャップの特定に適しています。
このスキルは学際的プロジェクトに役立ちますか?
はい。このスキルは科学分野間の類似点を明示的に引き出し、Biomimicryやクロスドメインアナロジーなどの技術を使用して異なる分野からのアイデアをつなげます。
ブレインストーミングセッションはどのくらいの時間続けるべきですか?
生産的なセッションは通常30〜60分続きます。このスキルは研究者を5つの段階を通じて導きます:文脈理解、発散的探求、つながりの構築、批判的評価、次のステップの統合。
このスキルはすべてのClaudeモデルで動作しますか?
はい。このスキルはClaude、Codex、Claude Codeと互換性があります。会話型ブレインストーミングアプローチは、創造的探求のレベルが異なるすべてのモデルで機能します。
既存の研究ワークフローにこれをどのように統合しますか?
実験開始前の計画段階でこのスキルを使用してください。各セッションの出力は、文献検索、予備実験、協力機会などの具体的な次のステップであるべきです。
このスキルを使用すべきでないのはいつですか?
テストする特定の仮説がすでにある場合、またはデータ分析が必要な場合は、このスキルを避けてください。既存のデータから仮説を定式化する場合は、代わりに仮説生成スキルの使用を検討してください。

開発者の詳細

ファイル構成