Synthèse automatique
Ce guide accompagne l'utilisateur dans un processus structuré pour transformer des observations en hypothèses scientifiques testables, en s'appuyant sur la littérature et une évaluation rigoureuse.
Points forts
- Processus systématique en plusieurs étapes couvrant de l'observation à la prédiction.
- Génération de multiples hypothèses concurrentes pour éviter les biais de confirmation.
- Critères clairs (testabilité, falsifiabilité, parcimonie) pour évaluer la qualité des hypothèses.
- Intégration de la recherche documentaire et de la synthèse des preuves.
Limites
- Nécessite un accès à des bases de données ou à la littérature pour une utilisation optimale.
- Suppose que l'utilisateur possède des connaissances de base dans le domaine scientifique concerné.
- Peut simplifier à l'excès des phénomènes très complexes ou interdisciplinaires.
À utiliser lorsque vous devez développer une hypothèse rigoureuse et testable à partir d'une observation ou d'une question de recherche initiale.
À éviter lorsque vous avez besoin de résultats expérimentaux immédiats ou lorsque la question est purement exploratoire sans littérature préalable.
Analyse de sécurité
SûrThe skill focuses on scientific hypothesis development using search and analysis tools. While Bash is allowed, the skill does not instruct any destructive or risky commands. No exfiltration, obfuscation, or disabling of safety features is described.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Help me develop a hypothesis about why certain plants grow faster in moonlight. Use the hypothesis development workflow.I have an observation that users who see a green button are more likely to click. Generate testable hypotheses for this phenomenon.Transform my research question on vaccine hesitancy into structured hypotheses with experimental tests.name: hypothesis-dev description: Develop testable scientific hypotheses through systematic observation analysis, literature grounding, and rigorous experimental design. Guides the journey from observation to testable prediction. allowed-tools: [Read, Write, Edit, Bash, WebSearch, WebFetch, Task]
Hypothesis Development Assistant
Purpose
Transform observations and research questions into well-formed, testable hypotheses grounded in existing evidence. This skill guides systematic hypothesis generation across scientific disciplines.
Development Workflow
Step 1: Define the Phenomenon
- Articulate the observation or question clearly
- Identify what is known versus unknown
- Establish the knowledge gap to address
Step 2: Ground in Literature
- Search existing research using
paper-searchandlit-reviewskills - Identify relevant theories and prior findings
- Note contradictions or unexplained patterns
Step 3: Synthesize Evidence
- Integrate findings across sources
- Map the current state of knowledge
- Pinpoint specific gaps your hypothesis could address
Step 4: Generate Competing Explanations
- Develop 3-5 distinct mechanistic hypotheses
- Ensure each offers a different explanation
- Consider null and alternative framings
Step 5: Evaluate Hypothesis Quality
Assess each hypothesis against criteria:
- Testability: Can it be empirically examined?
- Falsifiability: What would disprove it?
- Explanatory scope: How much does it explain?
- Parsimony: Is it appropriately simple?
- Consistency: Does it align with established knowledge?
Step 6: Design Experimental Tests
- Propose specific experiments for each hypothesis
- Identify required methods and resources
- Consider feasibility and ethical constraints
Step 7: Formulate Predictions
- Generate quantitative, testable predictions
- Specify expected outcomes under each hypothesis
- Define criteria for supporting or rejecting
Step 8: Document Systematically
- Structure output for clarity and rigor
- Include competing hypotheses with rationales
- Present experimental roadmap
Quality Standards
Strong hypotheses must be:
- Evidence-based: Grounded in prior research
- Testable: Amenable to empirical investigation
- Mechanistic: Explaining how/why, not just what
- Specific: Clear enough to guide experiments
- Falsifiable: Capable of being proven wrong
Output Structure
Executive Summary
Brief overview of the question and leading hypotheses
Competing Hypotheses Section
Present each hypothesis with:
- Clear statement
- Supporting evidence
- Mechanistic explanation
- Distinguishing predictions
Experimental Roadmap
- Prioritized tests
- Required resources
- Decision criteria
Literature Foundation
Comprehensive citations supporting the analysis (aim for 30-50+ sources for thorough work)
Integration
Works alongside:
paper-searchfor literature discoverylit-reviewfor evidence synthesisacademic-writingfor manuscript preparation
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke/download' --output '.skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke/SKILL.md.part' '.skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/hypothesis-dev' && cp -R '.skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke' '.claude/skills/hypothesis-dev'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke'openskills read 'scientific-hypothesis-development-mmk3nhke'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/scientific-hypothesis-development-mmk3nhke/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
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