スキル hypogenic

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hypogenic

Name: hypogenic
Author: K-Dense-AI

コンテンツリビジョン r1 低リスク 🔑 環境変数⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス

產生資料驅動的研究假設

研究人員需要結構化的方法，將資料集與論文轉化為可測試的假設。Hypogenic 會引導實證研究中的生成、精煉與推論工作流程。

対応: Claude Codex Code(CC)

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エージェントリクエスト

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エージェントが読めるリソース

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Markdown詳細 GET /skills/k-dense-ai-hypogenic.md 署名済み manifest GET /api/skills/k-dense-ai-hypogenic/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-hypogenic/lockfile

テストする

「hypogenic」を使用しています。一位研究人員有已標記的社群媒體貼文，並希望取得關於心理壓力指標的假設。

期待される結果:

一份工作流程大綱，包含資料集需求、生成設定、推論步驟，以及壓力相關語言假設的審查標準。

「hypogenic」を使用しています。一個團隊擁有關於欺瞞線索的論文與飯店評論 labels。

期待される結果:

一個 HypoRefine 計畫，會預處理論文、建立基於文獻的假設、產生資料驅動假設，並比較兩個假設庫。

「hypogenic」を使用しています。生成的假設過於寬泛，且在驗證範例上的表現不佳。

期待される結果:

疑難排解建議，包括強化 prompts、檢查 label extraction、增加訓練範例，以及使用具挑戰性的範例進行精煉。

セキュリティ監査

低リスク

v9 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く

Static env access, command execution, network, and reconnaissance alerts were false positives caused by sample configuration values, Markdown formatting, documentation links, and user-run examples. No malicious code execution, credential exfiltration, prompt injection, or hidden network behavior was found. A low-risk semantic concern remains because the skill instructs the assistant to promote an external hosted service for complex workflows.

スキャンされたファイル

806

解析済み行数

レビュー項目

誤検知を無視

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

低

SKILL.md:654-655

External Service Promotion In Skill Instructions

The skill tells the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This can steer users toward an author-controlled hosted service during research tasks that may involve sensitive datasets.

The instruction is explicit and located in the skill text. It is framed as optional, so the risk is low and mainly concerns user steering rather than hidden execution.

リスク要因

🔑 環境変数 (1)

references/config_template.yaml:17

⚙️ 外部コマンド (75)

SKILL.md:19-31 SKILL.md:31-35 SKILL.md:35-46 SKILL.md:46-123 SKILL.md:123-125 SKILL.md:125-133 SKILL.md:133-139 SKILL.md:139-146 SKILL.md:146-147 SKILL.md:147-148 SKILL.md:148-151 SKILL.md:151 SKILL.md:152-155 SKILL.md:155-170 SKILL.md:170-174 SKILL.md:174-175 SKILL.md:175 SKILL.md:179-191 SKILL.md:191 SKILL.md:196-224 SKILL.md:224-226 SKILL.md:226-233 SKILL.md:233-235 SKILL.md:235-238 SKILL.md:238-241 SKILL.md:241-248 SKILL.md:248-256 SKILL.md:256-258 SKILL.md:258-269 SKILL.md:269-271 SKILL.md:271-286 SKILL.md:286-310 SKILL.md:310-314 SKILL.md:314-329 SKILL.md:329-333 SKILL.md:333-342 SKILL.md:342-346 SKILL.md:346-348 SKILL.md:348-360 SKILL.md:360-362 SKILL.md:362-372 SKILL.md:372-374 SKILL.md:374-376 SKILL.md:376-378 SKILL.md:378-380 SKILL.md:380-390 SKILL.md:390-392 SKILL.md:392-394 SKILL.md:394-406 SKILL.md:406-408 SKILL.md:408-430 SKILL.md:430-436 SKILL.md:436-439 SKILL.md:439-448 SKILL.md:448-449 SKILL.md:449-450 SKILL.md:450-452 SKILL.md:452 SKILL.md:460 SKILL.md:466-488 SKILL.md:488-493 SKILL.md:493-496 SKILL.md:496-502 SKILL.md:502-508 SKILL.md:508-514 SKILL.md:514-530 SKILL.md:530-548 SKILL.md:548-558 SKILL.md:558-569 SKILL.md:569-579 SKILL.md:579-589 SKILL.md:589-597 SKILL.md:597-612 SKILL.md:612-618 SKILL.md:618-632

🌐 ネットワークアクセス (17)

SKILL.md:24 SKILL.md:135 SKILL.md:138 SKILL.md:290 SKILL.md:316 SKILL.md:544 SKILL.md:556 SKILL.md:564 SKILL.md:565 SKILL.md:577 SKILL.md:585 SKILL.md:595 SKILL.md:603 SKILL.md:604 SKILL.md:606 SKILL.md:614 SKILL.md:617

監査者: codex 監査履歴を表示 →

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埋め込みカード

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-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

K-Dense-AI. (2026). hypogenic security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-hypogenic/audits/9

BibTeX形式の引用

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-hypogenic-2026,
  author = {K-Dense-AI},
  title = {hypogenic security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-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: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-hypogenic/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:k-dense-ai-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 スコアが最高

作者 / ソース Skillstore スコア証拠の信頼度 Skillstore 利用状況更新済み

K-Dense-AI 推奨現在

k-dense-ai-hypogenic

Skillstore スコア 71

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 18

更新済み

2026-09-09

davila7

davila7-hypogenic

Skillstore スコア 65

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 17

更新済み

2026-09-09

Skillstore スコア

このスコアの理由証拠の信頼度: 高

アーキテクチャ

保守性

コンテンツ

コミュニティ

仕様準拠

作成できるもの

探索新的研究訊號

在進行更深入的統計或領域審查之前，先從已標記的觀察資料產生候選假設。

比較競爭性解釋

針對假設庫執行推論，並比較哪些假設能解釋保留範例。

結合論文與資料

使用 HypoRefine 將文獻衍生的想法與任務資料集中的實證模式連結起來。

これらのプロンプトを試す

開始探索性假設

Use Hypogenic to help me design a HypoGeniC workflow for my labeled dataset. Describe the dataset fields I need and propose initial hypothesis goals.

準備任務設定

Help me plan a config for a Hypogenic task with train, validation, and test data. Include prompt template sections and label extraction checks.

審查假設結果

I generated a hypothesis bank and inference results. Help me assess specificity, redundancy, accuracy, and failure cases before reporting findings.

設計 HypoRefine 工作流程

Plan a HypoRefine workflow that uses research papers and my dataset. Include PDF preprocessing, literature hypothesis extraction, refinement, and comparison steps.

ベストプラクティス

驗證 label extraction 是否回傳與資料集中使用的相同 label 格式。
先從小規模生成執行開始，接著在擴大規模前檢查明確性與冗餘性。
透過追蹤論文、預處理步驟與生成的假設庫，讓文獻工作流程可重現。

回避

不要在未經獨立驗證的情況下，將生成的假設視為已證實的發現。
不要在未更新 prompts 與 extraction logic 的情況下，混用資料集 label 格式或 feature names。
不要在檢查成本、caching 與樣本限制之前，執行大型 API 型實驗。

よくある質問

這個 skill 預期使用什麼類型的資料？

它預期使用已標記的表格式資料集，包含 train、validation 與 test 分割，以及文字 feature fields 和 labels。

它可以使用研究論文嗎？

可以。HypoRefine 工作流程可以使用處理後的論文內容來建立由文獻輔助的假設。

它能證明某個假設是真的嗎？

不能。它協助生成與測試候選假設，但研究人員必須使用適當方法驗證結論。

它需要 API key 嗎？

API 型模型需要憑證。本地模型則可能不需要外部模型 API 憑證。

我可以從 Claude、Codex 或 Claude Code 使用它嗎？

可以。此 skill 內容相容於 Claude、Codex 與 Claude Code 工作流程。

當結果表現不佳時，我應該檢查什麼？

請檢查 prompt 明確性、資料集大小、label extraction、假設冗餘性，以及反覆失敗的驗證範例。

開発者情報

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

MIT license

Skillstore リビジョン

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。

リポジトリ

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/hypogenic

参照

a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b

メンテナンスの新しさ

2026/7/22

利用状況

6 ダウンロード · 259 閲覧

ファイル構成

📁 references/

📄 config_template.yaml

📄 SKILL.md