Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Nauka i badania · Planowanie

hypothesis-generation

/hypothesis-generation

Generuje i zamraża inżynierskie hipotezy badawcze przed testowaniem, tworząc datowane granice dowodów, hipotezy konkurencyjne i przewidywania rozróżniające, bez ich oceniania i wyboru.

Repozytorium
vitruvius ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
17.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
1
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 17.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co sprawdzić przed instalacją
  • SKILL.md zawiera komentarze HTML (1). Nie widać ich w podglądzie Markdown, a model je czyta.

Co robi i kiedy

Generuje i zamraża inżynierskie hipotezy badawcze przed testowaniem, tworząc datowane granice dowodów, hipotezy konkurencyjne i przewidywania rozróżniające, bez ich oceniania i wyboru.

Wyzwalacze z opisu

formulate hypotheseswhat could explain thispropose mechanisms

Argumenty

/hypothesis-generation <engineering observation or phenomenon>
Oryginalny opis (EN)

Generate and freeze engineering research hypotheses before testing. Use when the user asks to "formulate hypotheses", "what could explain this", "propose mechanisms", or needs structured hypothesis generation for an engineering observation. Produces dated evidence boundaries, rival hypotheses, and discriminating predictions. Do NOT use for final hypothesis selection or experimental design — this skill generates candidates only, never scores or selects.

Jak działa

  1. Input Gate
  2. Invocation
  3. Methodology
  4. Output
  5. Scope and Boundaries
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 101 linii, 568 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: hypothesis-generation
description: >
  Generate and freeze engineering research hypotheses before testing. Use when
  the user asks to "formulate hypotheses", "what could explain this", "propose
  mechanisms", or needs structured hypothesis generation for an engineering
  observation. Produces dated evidence boundaries, rival hypotheses, and
  discriminating predictions. Do NOT use for final hypothesis selection or
  experimental design — this skill generates candidates only, never scores or
  selects.
argument-hint: "<engineering observation or phenomenon>"
allowed-tools: Write Edit Bash Read
license: MIT
metadata:
  version: "0.1.2"

---
<!-- VITRUVIUS-COMPILED-SKILL:BEGIN v1 sha256=a617c15afa89b437f63aaa4faef797b4a12ddcfd77b4f30fadfa32427112dd20 -->

# Hypothesis Generation

Generate evidence-bounded engineering hypotheses. This skill freezes the observation, frames the question, establishes evidence boundaries, generates rival candidates, and derives discriminating predictions. It never scores, ranks, or selects hypotheses — that is a human decision.

## Input Gate

Before searching, name the question, the artifact/scope (or say it is a
literature review), the jurisdiction/edition, and the effort budget (user-set or
thorough). Ask ONE clarifying question if the ask is too vague, then proceed.
See `references/input-gate.md`.

## Invocation

```
/hypothesis-generation <observation>
```

Include: the observed phenomenon, context, and any relevant engineering domain (materials, structures, thermal, etc.).

## Methodology

1. **Freeze the observation** — write the exact observation before interpreting. Distinguish what was measured from what is inferred. Timestamp the observation date.

2. **Frame the research question** — restate as a falsifiable engineering question. Identify the claim type: descriptive, associational, predictive, causal, or mechanistic.

3. **Establish evidence boundary** — document: search date, databases consulted, query terms, inclusion/exclusion criteria, limitations. "Not located within documented search boundary" — never "no prior work exists".

4. **Generate rival hypotheses** — produce 3-5 candidates from DIFFERENT explanatory classes (e.g., material defect, design error, environmental, manufacturing process, maintenance). Each must be falsifiable. No two hypotheses from the same class.

5. **Declare claim type and estimand** — specify what would be measured, the expected direction/magnitude, and the population/context where it applies.

6. **Derive discriminating predictions** — for each hypothesis, state: condition, observable, expected pattern, falsifier (what result would be incompatible), and rival contrast (how does this prediction differ from the others?).

7. **Prevent HARKing** — timestamp the generation. Preserve this document as the pre-registration record. Any deviation in testing must be reported as a deviation, not hidden.

## Output

### Inline Summary (chat response)
- Observation (frozen, dated)
- Research question + claim type
- Evidence boundary (date, sources, queries, limitations)
- 3-5 rival hypotheses with class labels
- For each: discriminating prediction + falsifier

### Full Record (saved to disk)

Save to `outputs/hypothesis/<slug>.md`:

```markdown
# Hypothesis Generation: <observation>

## Observation (Frozen)
- **Date observed:** <date>
- **Phenomenon:** <exact description>
- **Distinguish:** measured vs inferred
- **Context:** <engineering domain, conditions>

## Research Question
- **Question:** <falsifiable formulation>
- **Claim type:** descriptive / associational / predictive / causal / mechanistic

## Evidence Boundary
- **Search date:** <date>
- **Databases:** <OpenAlex, arXiv, standards, etc.>
- **Query terms:** <exact queries>
- **Inclusion:** <criteria>
- **Exclusion:** <criteria>
- **Limitations:** <what was not searched>

## Rival Hypotheses

### H1: <name> (<explanatory class>)
- **Mechanism:** <how it would cause the observation>
- **Prediction:** <expected result under this hypothesis>
- **Falsifier:** <what result would rule this out>
- **Rival contrast:** <how this differs from H2, H3...>

(repeat for H2, H3...)

## Discriminating Tests
- **Test that separates H1 from H2:** <experiment or analysis>
- **Test that separates H1 from H3:** <experiment or analysis>
- ...

## Pre-registration Record
- **Generated:** <timestamp>
- **Status:** candidate (never scored/selected by tool)
- **Deviations:** none yet
```

Write `outputs/hypothesis/<slug>.provenance.md` beside the record (sources consulted, accepted, and rejected; verification status). Minimal shape: `references/provenance-sidecar.md`.

## Scope and Boundaries

- This skill generates hypothesis candidates — it does NOT score, rank, or select. Status must remain `candidate`.
- **Research-only, not for final engineering sign-off.** Hypothesis selection requires human engineering judgment.
- Never fabricate evidence to support a hypothesis. If a hypothesis lacks evidence, mark it `unverified`, not `inferred`.
- Evidence quality: see `references/evidence-quality-tiers.md`.

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · adeerkhan/vitruvius100MIT
foryourhealth111-pixel/Vibe-Skills100Apache-2.0
PracticalSwan/agent-skills100MIT
K-Dense-AI/scientific-agent-skills100MIT
mkurman/zorai100MIT
agent-skills-hub/agent-skills-hub100MIT
aipoch/medical-research-skills100MIT
pradyumnasagar/open-research-skills100MIT
aviskaar/open-org90Apache-2.0

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki e9112cd1900b (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100alterlab-hypothesis-gen
    Formułuje testowalne hipotezy z obserwacji eksperymentalnych, wyprowadza przewidywania, proponuje mechanizmy i projektuje eksperymenty, a wynik składa w raport LaTeX.
  • 100hypothesis-gen
    Prowadzi przez formułowanie testowalnych hipotez naukowych z obserwacji, luk w wiedzy lub wstępnych danych w uporządkowanym procesie.
  • 90scienceclaw-generation
    Tworzy hipotezy naukowe, projekty eksperymentów i szkice artykułów, bez analizy danych i wyszukiwania literatury.
  • 93hypogenic
    Automatycznie generuje i testuje hipotezy na danych tabelarycznych z pomocą LLM, łącząc wnioski z literatury z testowaniem na danych, na przykład przy wykrywaniu oszustw i analizie treści.
  • 100hypothesis-testing
    Pomaga formułować testowalne hipotezy, projektować kontrole eksperymentalne i definiować kryteria falsyfikacji.
  • 100thinking-science
    Prowadzi pętlę eksperymentowania opartą na hipotezach: formułuje testowalne hipotezy, wskazuje, co by je sfalsyfikowało, projektuje testy, analizuje wyniki i aktualizuje wiedzę.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.