01
このSkillでできること
- ✓研究テーマの初期整理と仮説形成を行う
- ✓内側ループで実験・測定・記録を反復する
- ✓外側ループで結果を統合し研究方針を更新する
- ✓研究プレゼンテーションや論文作成につなげる
02
使い方
01
STEP 1
研究状態ファイルと作業構造を初期化する
02
STEP 2
優先度の高い未検証仮説を選び実験プロトコルを記録する
03
STEP 3
実験結果を測定し、確認的・探索的に分類して保存する
04
STEP 4
定期的に結果を統合し、進捗レポートと次の仮説を更新する
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/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs04
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。
この研究課題についてautoresearchの二重ループを開始し、初期仮説、実験計画、評価指標、次の判断基準を整理してください。出力例を見る
初期仮説を3件に分解し、最優先仮説の実験プロトコル、測定指標、記録先、次の分岐条件を提示します。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: th other AI researchers: - **[SkillEvolve Meta-Skill](https://github.com/Skill-Evolve/meta-skill)** - Connect your agent to the collective intelligence
- network: res them back as curated skills. - **[Slack Community](https://join.slack.com/t/orchestrarese-efu1990/shared_invite/zt-3iu6gr8io-zJvpkZTPToEviQ9KFZvNSg)*
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