scienceclaw-generation
/scienceclaw-generation
Tworzy hipotezy naukowe, projekty eksperymentów i szkice artykułów, bez analizy danych i wyszukiwania literatury.
- Autor
- beita6969 ↗
- Repozytorium
- scienceclaw ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 07.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 1
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 07.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
Co robi i kiedy
Tworzy hipotezy naukowe, projekty eksperymentów i szkice artykułów, bez analizy danych i wyszukiwania literatury.
Oryginalny opis (EN)
Generate scientific hypotheses, experimental designs, and paper drafts. Use when: user asks to propose hypotheses, design experiments, or write scientific content. NOT for: data analysis or literature search.
Jak działa
- When to Use
- When NOT to Use
- Generation Types
- Quality Criteria
- Citation Format
Podgląd SKILL.md
---
name: scienceclaw-generation
description: "Generate scientific hypotheses, experimental designs, and paper drafts. Use when: user asks to propose hypotheses, design experiments, or write scientific content. NOT for: data analysis or literature search."
metadata: { "openclaw": { "emoji": "💡" } }
---
# Scientific Generation Skill
Generate hypotheses, experimental designs, and scientific writing across all disciplines.
## When to Use
- "Propose hypotheses for this research question"
- "Design an experiment to test..."
- "Draft a methods section for..."
- "Generate research questions for this topic"
- "Write an abstract for these findings"
- Planning new research directions
## When NOT to Use
- Running data analysis (use code-execution + scipy-analysis)
- Literature searching (use literature-search)
- Verifying claims (use scienceclaw-verification)
- Pure information extraction (use scienceclaw-ie)
## Generation Types
### 1. Hypothesis Generation
Follow the structured workflow:
1. **Observation**: State the observed phenomenon or gap
2. **Literature Context**: Reference existing knowledge and gaps
3. **Hypothesis Statement**: Formulate as testable H0/H1
4. **Variables**: Identify independent, dependent, and control variables
5. **Predictions**: State specific, measurable predictions
6. **Falsifiability**: Explain what would disprove the hypothesis
7. **Novelty Assessment**: Rate novelty (incremental/moderate/transformative)
Format: "If [independent variable] then [predicted effect on dependent variable] because [mechanism/rationale]"
### 2. Experimental Design
Include all components:
- **Objective**: Clear research question
- **Design Type**: RCT, factorial, quasi-experimental, etc.
- **Sample**: Size calculation (power analysis), selection criteria, randomization
- **Variables**: IV, DV, controls, confounds
- **Protocol**: Step-by-step procedure
- **Analysis Plan**: Statistical tests, significance thresholds
- **Ethics**: IRB/IACUC considerations
- **Reproducibility Checklist**: Materials, data sharing, pre-registration
### 3. Scientific Writing
Support all IMRaD sections:
- **Introduction**: Background, gap, objective, significance
- **Methods**: Detailed, reproducible protocol
- **Results**: Findings with statistical reporting
- **Discussion**: Interpretation, limitations, implications
- **Abstract**: Structured summary (Background, Methods, Results, Conclusions)
### 4. Research Question Generation
From a broad topic, generate:
- Descriptive questions (What/How/When)
- Comparative questions (differences between groups)
- Correlational questions (relationships between variables)
- Causal questions (cause-effect with mechanisms)
## Quality Criteria
All generated content must:
1. Be grounded in existing scientific knowledge
2. Use discipline-appropriate terminology
3. Be specific and testable (for hypotheses)
4. Include feasibility assessment
5. Consider ethical implications
6. Acknowledge limitations and assumptions
7. Cite relevant foundational work when possible
## Citation Format
When referencing prior work in generated content, use:
- Inline: (Author et al., Year) or [DOI]
- Note which citations need verification
- Distinguish confirmed vs. suggested references
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie scienceclaw-generation.
Identyczna treść występuje jeszcze w 1 innych folderach na GitHubie. Tu pokazujemy jedną, najlepiej ocenioną kopię.
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki af7b197670f7 (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
- 100scienceclaw-summarization
Streszcza artykuły, zbiory danych i wyniki eksperymentów oraz przygotowuje przeglądy literatury i syntezy meta-analityczne. - 100scienceclaw-verification
Sprawdza twierdzenia naukowe, obliczenia, plany eksperymentów i cytowania oraz prowadzi adwersaryjną recenzję badań. - 100hypothesis-generation
Formułuje testowalne hipotezy z obserwacji i danych eksperymentalnych według metody naukowej, z przewidywaniami, mechanizmami i planem eksperymentów, które je sprawdzą. - 100generate-theories
Generuje naukowe teorie i hipotezy oparte na literaturze, które wyjaśniają zadane pytanie badawcze. - 100hypothesis-generation
Formułuje naukowe hipotezy z obserwacji i wstępnych danych, wraz z przewidywaniami, mechanizmami i eksperymentami walidacyjnymi. - 100scienceclaw-query
Przeprowadza badanie naukowe na dowolny temat i zwraca wyniki bezpośrednio w czacie, bez publikowania.