hypothesis-generation

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description	科学假设生成与实验设计。从观察或数据出发，系统性地生成可检验的假设， 设计实验方案并制定预测。遵循科学方法框架。 当用户说"生成假设"、"提出假设"、"实验设计"、"hypothesis"、 "设计实验"、"研究假设"时触发。

科学假设生成

从观察到可检验假设的 8 步系统流程。

工作流

1. 理解现象

• 确定需要解释的核心观察或模式
• 定义现象范围和边界
• 明确已知和不确定的内容

2. 文献检索

• PubMed（生物医学）/ Semantic Scholar（通用）/ arXiv（ML/CS）
• 寻找已有理论、机制或框架
• 识别当前理解中的空白

3. 综合现有证据

• 总结当前对该现象的理解
• 确定可能适用的已有机制或理论
• 指出矛盾证据或替代观点

4. 生成竞争性假设

开发 3-5 个可区分、可检验的假设。每个假设应包含：

• 机制解释：说明 HOW 和 WHY（不是描述性）
• 支持证据：2-3 个关键文献引用
• 核心假设：1-2 个关键假设前提

5. 评估假设质量

标准	说明
可检验性	能否通过实验检验？
可证伪性	什么观察会推翻它？
简洁性	是否是最简单的解释？
解释力	能解释多少现象？
一致性	是否与已有原理一致？
新颖性	是否提供新的见解？

6. 设计实验方案

每个可行假设都应配套实验方案：

• 测量什么、如何测量
• 需要的对照和比较组
• 样本量和统计方法
• 潜在的混杂因素及处理方式

7. 制定可检验预测

将假设转化为具体、可量化的预测：

• 如果假设正确，应观察到什么？
• 预期效应方向和大小的量化
• 哪些预测可以区分竞争性假设
• 什么会证伪该假设

8. 生成结构化输出

输出为 LaTeX 文档，结构如下：

• Executive Summary（0.5-1 页）
• Competing Hypotheses（2-2.5 页，每个假设用彩色框）
• Testable Predictions（0.5-1 页）
• Appendices：详细文献综述、完整实验方案、质量评估

总引用目标：50+ 条参考文献。

原则

• 假设必须是机制性的（解释 WHY），不只是描述性的（说 WHAT）
• 竞争性假设必须可区分（不同预测）
• 始终引用文献支撑