用途
本技能面向科学研究中的假设构建环节，目标是把观察、问题或初步数据转化为可检验、可证伪的科学假设，并配套实验设计与预测。适用于生物医学和更广泛的科学领域，可服务于从文献到实验规划的研究工作流。
主要能力
- 现象理解：明确待解释的核心观察或模式，界定现象范围与边界，记录约束条件和具体背景，区分已知与未知，识别相关科学领域。
- 文献检索：通过PubMed和通用网络搜索查找近期综述、元分析、原始研究、预印本等。生物医学主题用WebFetch访问PubMed链接，其他领域用WebSearch。策略上从广泛搜索开始，逐步聚焦到具体机制，并关注矛盾发现或未决争论。可参考references/literature_search_strategies.md。
- 证据综合：总结当前理解，识别可能适用的既有机制或理论，记录冲突证据和替代观点，识别空白、局限与未解问题，并从相关系统或领域寻找类比。
- 生成竞争假设：提出3至5个可区分、有机制解释的假设，覆盖不同解释层级（分子、细胞、系统、群体等）。策略包括应用类比系统机制、考虑多条因果路径、探索不同尺度、质疑既有假设、以新方式组合机制。
- 假设质量评估：依据可检验性、可证伪性、简约性、解释力、范围、一致性和新颖性等标准逐项评估，明确每个假设的优缺点。可参考references/hypothesis_quality_criteria.md。
- 设计实验测试：为每个可行假设提出具体实验或研究，包括测量内容、对照比较、方法技术、样本量与统计方法、混杂因素及应对。可考虑的路径有实验室实验（体外、体内、计算）、观察性研究（横断面、纵向、病例对照）、临床试验、自然实验或准实验设计。可参考references/experimental_design_patterns.md。
- 形成可检验预测：给出具体、量化的预测，说明假设成立时应当观察到什么，指明预期效应方向与量级，界定预测成立的条件，找出能区分竞争假设的预测，并注明可证伪该假设的观察。
- 结构化输出：按assets/hypothesis_output_template.md中的模板呈现，标准结构包括背景与语境、竞争假设、质量评估、实验设计、可检验预测、关键比较。
使用方式
该技能以工作流方式使用：按上述步骤依次推进，先厘清现象，再做文献检索和证据综合，随后生成多个竞争假设，逐一评估质量，并为其设计实验和可检验预测，最终按模板整理输出。进行文献检索、质量评估和实验设计时可查阅对应的参考文档。
适用场景
- 从观察或初步数据中发展假设
- 为科学问题设计实验
- 探索现象的竞争性解释
- 为研究形成可检验预测
- 基于文献生成假设
- 规划跨科学领域的机制研究
质量要求
所有生成的假设应满足：基于证据（有文献引用支撑）、可检验（含具体可测量预测）、有机制（解释如何与为何，而非仅描述）、全面（考虑替代解释）、严谨（包含检验预测的实验设计）。
限制
资料未提供具体收费、价格、平台或使用效果等信息，暂未提供。