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科学假设生成Skill hypothesis-generation

这个技能用于生成可测试的科学假设，基于观察设计实验，探索竞争性解释，开发预测，提出机制，并应用于跨领域的科学探究。关键词包括假设生成、实验设计、科学方法、研究假设、机制解释、文献检索。

实验设计 0 次安装 0 次浏览 更新于 3/22/2026

name: 假设生成 description: “生成可测试的假设。从观察中制定，设计实验，探索竞争性解释，开发预测，提出机制，用于跨领域的科学探究。” allowed-tools: [Read, Write, Edit, Bash]

科学假设生成

概述

假设生成是开发可测试解释的系统过程。从观察中制定基于证据的假设，设计实验，探索竞争性解释，并开发预测。将这一技能应用于跨领域的科学探究。

何时使用此技能

此技能应在以下情况使用：

  • 从观察或初步数据中开发假设
  • 设计实验以测试科学问题
  • 探索现象的解释竞争
  • 为研究制定可测试的预测
  • 进行基于文献的假设生成
  • 规划跨科学领域的机制研究

使用科学图表的视觉增强

⚠️ 强制要求：每个假设生成报告必须包括至少1-2个使用科学图表技能生成的AI生成图。

这不是可选的。没有视觉元素的假设报告是不完整的。在最终确定任何文档之前：

  1. 生成至少一个示意图或图表（例如，显示解释竞争的假设框架）
  2. 对于全面报告，建议2-3个图（机制通路图、实验设计流程图、预测决策树）

如何生成图：

  • 使用 科学图表 技能生成AI驱动的出版物质量图
  • 只需用自然语言描述您所需的图表
  • Nano Banana Pro 将自动生成、审查并优化示意图

如何生成示意图：

python scripts/generate_schematic.py "您的图表描述" -o figures/output.png

AI将自动：

  • 创建具有适当格式的出版物质量图像
  • 通过多次迭代进行审查和优化
  • 确保可访问性（色盲友好、高对比度）
  • 将输出保存在 figures/ 目录中

何时添加示意图：

  • 显示解释竞争的假设框架图
  • 实验设计流程图
  • 机制通路图
  • 预测决策树
  • 因果关系图
  • 理论模型可视化
  • 任何受益于可视化的复杂概念

有关创建示意图的详细指导，请参考科学图表技能文档。

工作流程

遵循此系统过程以生成稳健的科学假设：

1. 理解现象

首先澄清需要解释的观察、问题或现象：

  • 识别需要解释的核心观察或模式
  • 定义现象的范围和边界
  • 注意任何约束或特定上下文
  • 澄清已知与不确定的内容
  • 识别相关科学领域

2. 进行全面的文献搜索

搜索现有科学文献，以使假设基于当前证据。使用PubMed（针对生物医学主题）和一般网络搜索（针对更广泛的科学领域）：

针对生物医学主题：

  • 使用WebFetch与PubMed URL访问相关文献
  • 搜索最近的综述、元分析和原始研究
  • 寻找类似现象、相关机制或类比系统

针对所有科学领域：

  • 使用WebSearch查找最近的论文、预印本和综述
  • 搜索已建立的理论、机制或框架
  • 识别当前理解的差距

搜索策略：

  • 从广泛搜索开始，以了解全局
  • 缩小到特定机制、通路或理论
  • 寻找矛盾发现或未解决的争论
  • 参考 references/literature_search_strategies.md 获取详细搜索技术

3. 综合现有证据

分析和整合文献搜索的结果：

  • 总结对现象的当前理解
  • 识别可能适用的已建立机制或理论
  • 注意矛盾证据或替代观点
  • 识别差距、限制或未回答问题
  • 识别来自相关系统或领域的类比

4. 生成竞争性假设

开发3-5个不同的假设，这些假设可以解释该现象。每个假设应：

  • 提供机制性解释（不仅仅是描述）
  • 与其他假设可区分
  • 基于文献综合中的证据
  • 考虑不同解释级别（分子、细胞、系统、群体等）

生成假设的策略：

  • 应用来自类比系统的已知机制
  • 考虑多个因果通路
  • 探索不同尺度的解释
  • 质疑现有解释中的假设
  • 以新颖方式组合机制

5. 评估假设质量

根据 references/hypothesis_quality_criteria.md 中的质量标准评估每个假设：

可测试性： 假设能否通过经验测试？ 可证伪性： 什么观察会证伪它？ 简洁性： 它是否是最符合证据的最简单解释？ 解释力： 它能解释多少现象？ 范围： 它覆盖多少观察？ 一致性： 它是否与已建立原则一致？ 新颖性： 它是否提供超越现有解释的新见解？

明确记录每个假设的优点和缺点。

6. 设计实验测试

对于每个可行假设，提出具体的实验或研究来测试它。参考 references/experimental_design_patterns.md 获取常见方法：

实验设计要素：

  • 将测量或观察什么？
  • 需要什么比较或控制？
  • 将使用什么方法或技术？
  • 什么样本大小或统计方法合适？
  • 潜在混杂因素是什么以及如何解决？

考虑多种方法：

  • 实验室实验（体外、体内、计算）
  • 观察性研究（横断面、纵向、病例对照）
  • 临床试验（如适用）
  • 自然实验或准实验设计

7. 制定可测试预测

对于每个假设，生成具体、量化的预测：

  • 陈述如果假设正确，应观察什么
  • 如可能，指定预期效应的方向和大小
  • 识别预测应成立的条件
  • 区分竞争性假设之间的预测
  • 注意证伪假设的预测

8. 呈现结构化输出

使用 assets/hypothesis_report_template.tex 中的模板生成专业LaTeX文档。报告应格式良好，使用彩色框进行视觉组织，并分为简洁的主要文本和全面的附录。

文档结构：

主要文本（最多4页）：

  1. 执行摘要 - 摘要框中的简要概述（0.5-1页）
  2. 竞争性假设 - 每个假设在自己的彩色框中，包含简要机制解释和关键证据（3-5个假设，2-2.5页）
    • 重要： 在每个假设框之前使用 ewpage，以防止内容溢出
    • 每个框应最多0.6页
  3. 可测试预测 - 关键预测在琥珀色框中（0.5-1页）
  4. 关键比较 - 优先比较框（0.5-1页）

保持主要文本高度简洁 - 仅包含最关键信息。所有细节放入附录。

分页策略：

  • 始终在假设框之前使用 ewpage，以确保它们从新页面开始
  • 这防止内容溢出页面边界
  • LaTeX框（tcolorbox）不会自动跨页断行

附录（全面、详细）：

  • 附录A： 全面文献综述，包含广泛引用
  • 附录B： 详细实验设计，包含完整协议
  • 附录C： 质量评估表和详细评估
  • 附录D： 补充证据和类比系统

彩色框使用：

使用 hypothesis_generation.sty 中的自定义框环境：

  • hypothesisbox1 至 hypothesisbox5 - 用于每个竞争性假设（蓝色、绿色、紫色、青色、橙色）
  • predictionbox - 用于可测试预测（琥珀色）
  • comparisonbox - 用于关键比较（钢灰色）
  • evidencebox - 用于支持证据亮点（浅蓝色）
  • summarybox - 用于执行摘要（蓝色）

每个假设框应包含（为4页限制保持简洁）：

  • 机制解释： 1-2个简短段落（最多6-10句），解释如何和为什么
  • 关键支持证据： 2-3个带引用的要点（仅最重要证据）
  • 核心假设： 1-2个关键假设

所有详细解释、额外证据和全面讨论属于附录。

关键溢出预防：

  • 在每个假设框之前插入 ewpage，以从新页面开始
  • 将每个完整假设框保持最多0.6页（约15-20行内容）
  • 如果内容超出，将额外细节移至附录A
  • 绝不让框溢出页面边界 - 这会产生不可读的PDF

引用要求：

目标是广泛引用以支持所有声明：

  • 主要文本： 10-15个关键引用，仅针对最重要证据（为4页限制保持简洁）
  • 附录A： 40-70+个全面引用，覆盖所有相关文献
  • 总目标： 参考文献中50+条引用

主要文本引用应具有选择性 - 仅引用最关键论文。所有全面引用和详细文献讨论属于附录。使用 \citep{author2023} 进行括号引用。

LaTeX编译：

模板需要XeLaTeX或LuaLaTeX以正确渲染：

xelatex hypothesis_report.tex
bibtex hypothesis_report
xelatex hypothesis_report.tex
xelatex hypothesis_report.tex

所需包： hypothesis_generation.sty 样式包必须在同一目录或LaTeX路径中。它需要：tcolorbox, xcolor, fontspec, fancyhdr, titlesec, enumitem, booktabs, natbib。

页面溢出预防：

为防止内容在页面上溢出，遵循以下关键指南：

  1. 监控框内容长度： 每个假设框应舒适地适合单个页面。如果内容超过约0.7页，可能会溢出。

  2. 使用策略性分页： 在包含大量内容的框之前插入 ewpage：

ewpage \begin{hypothesisbox1}[假设1：标题] % 长内容在此 \end{hypothesisbox1}


3. **保持主要文本框简洁：** 为4页主要文本限制：
- 每个假设框：最多0.5-0.6页
- 机制解释：仅1-2个简短段落（最多6-10句）
- 关键证据：仅2-3个要点
- 核心假设：仅1-2项
- 如果内容更长，将细节移至附录

4. **拆分长内容：** 如果假设需要广泛解释，跨主要文本和附录拆分：
- 主要文本框：简要机制概述 + 2-3个关键证据点
- 附录A：详细机制解释、全面证据、扩展讨论

5. **测试页面边界：** 在每个新框之前，考虑剩余页面空间是否足够。如果少于0.6页，使用 `
ewpage` 从新页面开始框。

6. **附录页面管理：** 在附录中，使用 `
ewpage` 在主要部分之间，以避免详细内容区域溢出。

**快速参考：** 参见 `assets/FORMATTING_GUIDE.md` 获取所有框类型、颜色方案和常见格式模式的详细示例。

## 质量标准

确保所有生成假设符合以下标准：

- **基于证据：** 基于现有文献，有引用
- **可测试：** 包含具体、可测量的预测
- **机制性：** 解释如何/为什么，不仅仅是什么
- **全面：** 考虑替代解释
- **严谨：** 包括测试预测的实验设计

## 资源

### references/

- `hypothesis_quality_criteria.md` - 评估假设质量的框架（可测试性、可证伪性、简洁性、解释力、范围、一致性）
- `experimental_design_patterns.md` - 跨领域的常见实验方法（RCTs、观察性研究、实验室实验、计算模型）
- `literature_search_strategies.md` - PubMed和一般科学来源的有效搜索技术

### assets/

- `hypothesis_generation.sty` - LaTeX样式包，提供彩色框、专业格式和假设报告的自定义环境
- `hypothesis_report_template.tex` - 完整LaTeX模板，包含主要文本结构和全面附录部分
- `FORMATTING_GUIDE.md` - 快速参考指南，包含所有框类型、颜色方案、引用实践和故障排除提示的示例

### 相关技能

在为出版物准备假设驱动研究时，参考 **venue-templates** 技能以获取写作风格指导：
- `venue_writing_styles.md` - 跨场所的风格比较主指南
- 针对Nature/Science、Cell Press、医学期刊和ML/CS会议的特定位点指南
- `reviewer_expectations.md` - 评审员评估研究假设时的期望