Scientific Hypothesis Generation

Transforme une observation en 3-5 hypothèses falsifiables, basées sur la littérature, avec des conceptions expérimentales et des prédictions.

par TobiasBlask · TobiasBlask/open-paper-machine

Fonctionne avec configuration ★ 8.0/10

Scientific Hypothesis Generation — Transforme une observation en 3-5 hypothèses falsifiables, basées sur la littérature, avec des conceptions expérimentales et des prédictions.

Ce que fait

Exécute un workflow structuré de méthode scientifique — recherche bibliographique, génération d'hypothèses concurrentes, notation de qualité (testabilité, falsifiabilité, parcimonie), conception expérimentale et prédictions testables — à partir d'une observation brute ou d'une découverte de jeu de données. Se déclenche lorsque l'utilisateur a une observation et souhaite des explications rigoureuses et testables plutôt qu'un brainstorming ouvert.

Rapport de test

Le workflow de raisonnement (étapes 1-7) a produit une victoire A/B véritablement rigoureuse : un ensemble de 4 hypothèses falsifiables basées sur la littérature avec une conception d'encouragement randomisé qui isole spécifiquement l'histoire causale d'un facteur de confusion d'auto-sélection que la base de référence n'a mentionné qu'en passant. Mais l'étape 8 appelle un script de génération de figures 'MANDATORY' qui se trouve physiquement dans un dossier de compétence scientifique-schematics frère (non inclus dans une copie verbatim) et ce script lui-même nécessite silencieusement un accès à l'API Gemini ("Nano Banana 2" + Gemini 3.1 Pro Preview) jamais divulgué dans le frontmatter de cette compétence.

Testé le: 2026-07-15 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone https://github.com/TobiasBlask/open-paper-machine.git
cd open-paper-machine
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r scientific-skills/hypothesis-generation ~/.claude/skills/hypothesis-generation

Commandes et exemples de prompts

/hypothesis-generationTransforme une observation en 3-5 hypothèses falsifiables, basées sur la littérature, avec des conceptions expérimentales et des prédictions.

Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :

I noticed 24h onboarders retain 3x better, help me form testable hypotheses
Generate falsifiable explanations for this retention pattern with experiments
Turn this dataset finding into rigorous, literature-backed hypotheses to test

Rapport complet →