派生実験設計スキル。既存の実験をベースに条件を変更した派生実験を 設計する。実験計画法（DOE）に基づくパラメータ探索を支援。 「派生実験を設計して」「条件を変えて実験」「パラメータ探索」で発火。
派生実験設計スキル。既存の実験をベースに条件を変更した派生実験を 設計する。実験計画法（DOE）に基づくパラメータ探索を支援。 「派生実験を設計して」「条件を変えて実験」「パラメータ探索」で発火。
npx skills add https://github.com/nahisaho/satori --skill scientific-experiment-fork이 명령을 Claude Code에 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
実験の監査レポート・データ来歴（プロベナンス）生成スキル。 データ変換履歴・使用ツールのバージョン・データ整合性チェックを 含むトレーサビリティレポートを自動生成する。 「監査レポート作成」「データ来歴を記録」「トレーサビリティ」で発火。
実験テンプレート生成スキル。研究目的・仮説・手法・実験条件・評価基準・ スケジュールを構造化した実験計画書を自動作成する。 「実験テンプレート作成して」「実験計画を立てて」「実験プロトコルを作成」で発火。
実験結果を論文形式（LaTeX / IMRaD）にエクスポートするスキル。 Introduction・Materials & Methods・Results・Discussion の構造で 出版準備用の原稿を自動生成する。 「論文にして」「LaTeX出力」「出版準備」で発火。
実験結果の査読・レビュースキル。再現性・統計的妥当性・方法論の 健全性を体系的に評価し、構造化されたレビューレポートを生成する。 「レビューして」「査読して」「実験結果を評価して」で発火。
科学技術・学術論文の執筆スキル。IMRaD 標準、Nature/Science 系、ACS 系、IEEE 系、 Elsevier 系のジャーナル形式に対応した論文構成・セクション設計・文章パターンを提供。 「論文を書いて」「Abstract を作成して」「Methods セクションを書いて」で発火。 assets/ に主要ジャーナル形式の Markdown テンプレートを同梱。
アクティブラーニング (能動学習) スキル。不確実性サンプリング・ Query-by-Committee・期待モデル変化・プール型/ストリーム型・ バッチアクティブラーニング・停止基準判定・ モデル改善パイプライン。
| name | scientific-experiment-fork |
| description | 派生実験設計スキル。既存の実験をベースに条件を変更した派生実験を 設計する。実験計画法（DOE）に基づくパラメータ探索を支援。 「派生実験を設計して」「条件を変えて実験」「パラメータ探索」で発火。 |
既存の実験をベースに、パラメータを変更した派生実験を体系的に設計するスキル。 実験計画法（DOE: Design of Experiments）に基づく効率的なパラメータ探索を支援。
forked_experiment.md:
# 派生実験計画
## ベース実験の要約
## 変更パラメータ
## 実験条件マトリクス
| Run | Param A | Param B | Param C | Expected |
|-----|---------|---------|---------|----------|
## 期待される結果
## 比較・評価計画
| TU Key | ツール名 | 連携内容 |
|---|---|---|
biotools | bio.tools | 実験計画法・パラメータ探索ツール検索 |