Scientific Hypothesis Generation
Gjør en observasjon om til 3-5 litteratur-baserte, falsifiserbare hypoteser med eksperimentdesign og prediksjoner.
Krever oppsett
Hva den gjør
Kjører en strukturert vitenskapelig metode-arbeidsflyt — litteratursøk, generering av konkurrerende hypoteser, kvalitetsscoring (testbarhet, falsifiserbarhet, parsimoni), eksperimentell design og testbare prediksjoner — fra en rå observasjon eller et datasettfunn. Utløses når brukeren har en observasjon og ønsker strenge, testbare forklaringer i stedet for åpen brainstorming.
Testrapport
Resonnement-arbeidsflyten (trinn 1-7) produserte en genuint rigorøs A/B-seier: et litteratur-basert sett med 4 falsifiserbare hypoteser med et randomisert-oppmuntringsdesign som spesifikt isolerer den kausale historien fra en selvseleksjonsforvirring som baseline bare nevnte i forbifarten. Men trinn 8 kaller et 'MANDATORY' figur-genereringsskript som fysisk ligger i en søstermappe for vitenskapelige skjemaer (ikke inkludert i en ordrett kopi), og det skriptet krever i seg selv Gemini API-tilgang ("Nano Banana 2" + Gemini 3.1 Pro Preview) som aldri ble avslørt i denne ferdighetens frontmatter.
Testet på: 2026-07-15 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installer
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
Kommandoer og eksempelprompter
/hypothesis-generationGjør en observasjon om til 3-5 litteratur-baserte, falsifiserbare hypoteser med eksperimentdesign og prediksjoner.
Skills utløses av vanlige forespørsler — ingen kommandoer å huske. Etter installasjonen aktiverer prompter som disse skillen (på engelsk):
I noticed 24h onboarders retain 3x better, help me form testable hypothesesGenerate falsifiable explanations for this retention pattern with experimentsTurn this dataset finding into rigorous, literature-backed hypotheses to test