AC hypothesis-building
Превращает теорию в фальсифицируемые, предварительно регистрируемые гипотезы. Охватывает DAG и замыкание обратного хода, разрешение дизайна FPCI, SATE против PATE, контрфактическое и направленное кадрирование, названные теоретические и эмпирические оцениваемые величины, обоснованные SESOI, NHST, интервальные, эквивалентные (TOST) и тесты минимального эффекта, условия области применения и первичные, вторичные и исследовательские уровни в рамках многоэкспериментальных дизайнов. Используйте, когда пользователь просит превратить исследовательский вопрос или теорию в гипотезы, спрашивает, фальсифицируем ли или тестируем ли прогноз, какова оцениваемая величина или как предсказать нулевое значение. Кадрирование направляется в narrative-building, планирование — в pre-registration-writing.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turns theory into falsifiable, pre-registerable hypotheses. Covers DAG…»
Turns theory into falsifiable, pre-registerable hypotheses. Covers DAGs and backdoor closure, design resolution of the FPCI, SATE versus PATE, counterfactual and directional framing, named theoretical and empirical estimands, justified SESOIs, NHST, interval, equivalence (TOST), and minimum-effect tests, scope conditions, and primary, secondary, and exploratory tiers across multi-experiment designs. Use when the user asks to turn a research question or theory into hypotheses, asks whether a prediction is falsifiable or testable, what the estimand is, or how to predict a null. Framing goes to narrative-building, planning to pre-registration-writing.
Превращает теорию в фальсифицируемые, предварительно регистрируемые гипотезы.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4053 токенов
- 85Шаги. Шагов: 58, расплывчатых формулировок: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 656 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.