01
このSkillでできること
- ✓具体的な成果物を反復改善
- ✓仮説木で実験知識を管理
- ✓分離ワークツリーで候補を検証
- ✓保留評価でマージを判定
02
使い方
01
STEP 1
初期成果物と目的を定義する
02
STEP 2
開発用とテスト用の評価器を分ける
03
STEP 3
仮説ごとに実験を実行する
04
STEP 4
保留テストで改善を確認する
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。
Repository:
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills手動でインストールする
README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。
mkdir -p ~/.cursor/plugins/local
ln -s "$(pwd)" ~/.cursor/plugins/local/scientific-agent-skillsgit clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git ~/.agents/skills/scientific-agent-skills # user-level
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git .agents/skills/scientific-agent-skills # project-leveluv pip install cisco-ai-skill-scanner
skill-scanner scan /path/to/skill --use-behavioralcurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh04
このSkillを使うプロンプト例
Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。
このエージェントの評価スコアを、開発評価と保留テストを分けて反復的に改善してください。出力例を見る
各仮説の実験結果、成果物バージョン、保留評価の判定を記録します。05
安全性チェック
自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。
外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
- network: {arXiv}, primaryClass = {cs.CL}, url = {https://arxiv.org/abs/2609.00065} } [large code block omitted]bibtex @software{scientific_agent_sk
- network: or Scientific Agent Skills}, year = {2026}, url = {https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/astropy}, note = {Version
06
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