К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot официальный · Anthropic

scientific-problem-selection — скилл для Claude Code: выбор научных

Скилл помогает учёным структурировать выбор исследовательских проблем, от генерации идей до навигации по препятствиям. Работает через три входные точки: питч новой идеи, разбор застрявшего проекта или ответ на стратегический вопрос.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins --skill scientific-problem-selection -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает scientific-problem-selection

Скилл строится на фреймворке из девяти модулей, которые берут начало в исследовании «Problem choice and decision trees in science and engineering» (Cell, 2024). Основная идея: выбор проблемы >> качество выполнения. Учёные обычно тратят дни на выбор задачи и годы на её решение — скилл помогает перевесить это соотношение.

Для новой идеи скилл ведёт через интуитивные насосы, оценку рисков, определение функции оптимизации и стратегию параметров. Для застрявшего проекта навигирует по дереву решений, помогает переформулировать проблемы и находит обходные пути. Для стратегических вопросов подбирает нужные модули из девяти в зависимости от контекста.

В основе — парадоксы: риск без контроля ломает проект, но нулевой риск означает только инкрементальные результаты; слишком много зафиксированных параметров приводит к хрупкости, слишком мало — к параличу. Скилл учит балансировать.

Какие задачи решает

  • выбрать научную проблему, которая стоит годы работы
  • оценить риски новой исследовательской идеи
  • развернуть застрявший проект через переформулировку
  • спланировать, какие параметры зафиксировать, какие оставить гибкими
  • переложить кризис в проекте в возможность для роста

Примеры запросов агенту

  • У меня есть идея для проекта, помоги мне её развернуть
  • Я застрял в исследовании, как мне понять, что не так
  • Какую проблему мне выбрать для следующего года работы

Как установить scientific-problem-selection

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins --skill scientific-problem-selection -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/scientific-problem-selection/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/scientific-problem-selection/

Из того же набора89

Весь набор →
data-visualization официальный anthropics Подбирает подходящие типы графиков под структуру данных и генерирует код на Python с matplotlib, seaborn и plotly. Пригодится при подготовке отчётов. Claude Code CX Codex Cursor +1 13 700установок documentation официальный anthropics Скилл для технического письма: собирает README, справочник по API, ранбук, архитектурный документ или гайд для новичков. Пригодится, когда код есть, а описания к нему нет. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 300установок build-dashboard официальный anthropics Генерирует автономный HTML-дашборд с графиками Chart.js, карточками KPI и таблицами. Помогает быстро оформить результаты запроса или сырые данные в один файл для браузера. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 100установок memory-management официальный anthropics Скилл раскладывает рабочие сокращения, имена и термины по файлам памяти, чтобы агент учитывал их в запросах. Пригодится для проектов с внутренним словарём и множеством контекстных деталей. Claude Code CX Codex Cursor +1 7 400установок task-management официальный anthropics Ведёт список задач в локальном файле TASKS.md и показывает интерактивный дашборд. Пригодится, чтобы фиксировать дедлайны и поручения прямо во время диалога с агентом. Claude Code CX Codex Cursor +1 7 200установок architecture официальный anthropics Помогает оформить Architecture Decision Record или разобрать чужой дизайн системы: варианты, компромиссы, последствия. Пригодится, когда выбираете между технологиями. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 700установок knowledge-synthesis официальный anthropics Скилл объединяет результаты корпоративного поиска из чатов, почты и документов в один связный ответ. Убирает дубли, выставляет уровень доверия и сохраняет ссылки на источники. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 400установок testing-strategy официальный anthropics Скилл помогает спроектировать стратегию тестирования и план проверок для проекта. Пригодится, когда нужно выбрать типы тестов и найти пробелы в покрытии. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 400установок

Похожие

academic-paper-review bytedance Скилл для автоматической рецензии научных работ по стандартам топовых конференций. Анализирует методологию, оценивает новизну, ищет слабые места и даёт обоснованную критику. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 700установок systematic-literature-review bytedance Скилл для автоматического поиска и синтеза множества статей по теме из arXiv. Собирает исследования, извлекает ключевые находки и выдаёт отчёт в формате APA, IEEE или BibTeX. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 500установок learn tw93 Скилл проводит исследование по шести фазам: от сбора материалов до готового текста. Нужен для незнакомой темы и нескольких источников. Claude Code CX Codex Cursor +1 13 100установок academic-research-suite Imbad0202 Маршрутизирует исследовательскую работу в ИИ-агенте: от сбора литературы и метаанализа до рецензирования и подготовки черновика статьи. Пригодится при подготовке научных публикаций. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 900установок build-evidence-map официальный github Строит проверяемую карту доказательств для спорных решений, сохраняя подтверждения, возражения и пробелы. Нужен, когда вывод нельзя сводить к одному текстовому резюме. GitHub Copilot 70установок research-router-skill официальный OpenAI Скилл разбирает широкие вопросы по life sciences, выбирает нужные навыки и собирает краткий ответ с опорой на источники. Подходит для запросов, где одной базой не обойтись. CX Codex GP ChatGPT 16установок anysearch anysearch-ai Скилл подключает поиск в интернете, тематические запросы, параллельный поиск и извлечение содержимого страниц. Пригодится, когда агенту нужны свежие сведения или нужно проверить утверждение. Claude Code CX Codex Cursor +1 38 500установок academic-paper Imbad0202 Скилл разворачивает конвейер из 12 агентов для подготовки научных статей в 11 режимах. Помогает пройти путь от поиска литературы и плана до проверки цитат и ответа рецензентам. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 800установок

Вопросы о scientific-problem-selection

Как установить scientific-problem-selection в Claude Code?

Выполни npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins --skill scientific-problem-selection -a claude-code. Затем открой файл ~/.claude/skills/scientific-problem-selection/SKILL.md для подробностей.

Зачем нужен этот скилл?

Скилл помогает систематически выбирать исследовательские задачи и оценивать их жизнеспособность. Учёные часто тратят мало времени на выбор проблемы, но много — на её решение. Скилл балансирует это через структурированный фреймворк.

Какие девять модулей включены в скилл?

Интуитивные насосы (генерация идей), оценка рисков, функция оптимизации, стратегия параметров, навигация по дереву решений, подготовка к кризисам, инверсия проблемы, интеграция и оркестровка. Каждый решает конкретный этап от идеи до выполнения.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: scientific-problem-selection
description: This skill should be used when scientists need help with research problem selection, project ideation, troubleshooting stuck projects, or strategic scientific decisions. Use this skill when users ask to pitch a new research idea, work through a project problem, evaluate project risks, plan research strategy, navigate decision trees, or get help choosing what scientific problem to work on. Typical requests include "I have an idea for a project", "I'm stuck on my research", "help me evaluate this project", "what should I work on", or "I need strategic advice about my research".
---

# Scientific Problem Selection Skills

A conversational framework for systematic scientific problem selection based on Fischbach & Walsh's "Problem choice and decision trees in science and engineering" (Cell, 2024).

## Getting Started

Present users with three entry points:

**1) Pitch an idea for a new project** — to work it up together

**2) Share a problem in a current project** — to troubleshoot together

**3) Ask a strategic question** — to navigate the decision tree together

This conversational entry meets scientists where they are and establishes a collaborative tone.

---

## Option 1: Pitch an Idea

### Initial Prompt
Ask: **"Tell me the short version of your idea (1-2 sentences)."**

### Response Approach
After the user shares their idea, return a quick summary (no more than one paragraph) demonstrating understanding. Note the general area of research and rephrase the idea in a way that highlights its kernel—showing alignment and readiness to dive into details.

### Follow-up Prompt
Then ask for more detail: "Now give me a bit more detail. You might include, however briefly or even say where you are unsure:
1. What exactly you want to do
2. How you currently plan to do it
3. If it works, why will it be a big deal
4. What you think are the major risks"

### Workflow
From there, guide the user through the early stages of problem selection and evaluation:
- **Skill 1: Intuition Pumps** - Refine and strengthen the idea
- **Skill 2: Risk Assessment** - Identify and manage project risks
- **Skill 3: Optimization Function** - Define success metrics
- **Skill 4: Parameter Strategy** - Determine what to fix vs. keep flexible

See `references/01-intuition-pumps.md`, `references/02-risk-assessment.md`, `references/03-optimization-function.md`, and `references/04-parameter-strategy.md` for detailed guidance.

---

## Option 2: Troubleshoot a Problem

### Initial Prompt
Ask: **"Tell me a short version of your problem (1-2 sentences or whatever is easy)."**

### Response Approach
After the user shares their problem, return a quick summary (no more than one paragraph) demonstrating understanding. Note the context of the project where the problem occurred and rephrase the problem—highlighting its core essence—so the user knows the situation is understood. Also raise additional questions that seem important to discuss.

### Follow-up Prompt
Then ask: "Now give me a bit more detail. You might include, however briefly:
1. The overall goal of your project (if we have not talked about it before)
2. What exactly went wrong
3. Your current ideas for fixing it"

### Workflow
From there, guide the user through troubleshooting and decision tree navigation:
- **Skill 5: Decision Tree Navigation** - Plan decision points and navigate between execution and strategic thinking
- **Skill 4: Parameter Strategy** - Fix one parameter at a time, let others float
- **Skill 6: Adversity Response** - Frame problems as opportunities for growth
- **Skill 7: Problem Inversion** - Strategies for navigating around obstacles

Always include workarounds that might be useful whether or not the problem can be fixed easily.

See `references/05-decision-tree.md`, `references/06-adversity-planning.md`, `references/07-problem-inversion.md`, and `references/04-parameter-strategy.md` for detailed guidance.

---

## Option 3: Ask a Strategic Question

### Initial Prompt
Ask: **"Tell me the short version of your question (1-2 sentences)."**

### Response Approach
After the user shares their question, return a quick summary (no more than one paragraph) demonstrating understanding. Note the broader context and rephrase the question—highlighting its crux—to confirm alignment with their thinking.

### Follow-up Prompt
Then ask: "Now give me a bit more detail. You might include, however briefly:
1. The setting (i.e., is this about a current or future project)
2. A bit more detail about what you're thinking"

### Workflow
From there, draw on the specific modules from the problem choice framework most appropriate to the question:
- **Skills 1-4** for future project planning (ideation, risk, optimization, parameters)
- **Skills 5-7** for current project navigation (decision trees, adversity, inversion)
- **Skill 8** for communication and synthesis
- **Skill 9** for comprehensive workflow orchestration

See the complete reference materials in the `references/` folder.

---

## Core Framework Concepts

### The Central Insight
**Problem Choice >> Execution Quality**

Even brilliant execution of a mediocre problem yields incremental impact. Good execution of an important problem yields substantial impact.

### The Time Paradox
Scientists typically spend:
- **Days** choosing a problem
- **Years** solving it

This imbalance limits impact. These skills help invest more time choosing wisely.

### Evaluation Axes
**For Evaluating Ideas:**
- **X-axis:** Likelihood of success
- **Y-axis:** Impact if successful

Skills help move ideas rightward (more feasible) and upward (more impactful).

### The Risk Paradox
- Don't avoid risk—befriend it
- No risk = incremental work
- But: Multiple miracles = avoid or refine
- **Balance:** Understood, quantified, manageable risk

### The Parameter Paradox
- Too many fixed = brittleness
- Too few fixed = paralysis
- **Sweet spot:** Fix ONE meaningful constraint

### The Adversity Principle
- Crises are inevitable (don't be surprised)
- Crises are opportune (don't waste them)
- **Strategy:** Fix problem AND upgrade project simultaneously

---

## The 9 Skills Overview

| Skill | Purpose | Output | Time |
|-------|---------|--------|------|
| 1. Intuition Pumps | Generate high-quality research ideas | Problem Ideation Document | ~1 week |
| 2. Risk Assessment | Identify and manage project risks | Risk Assessment Matrix | 3-5 days |
| 3. Optimization Function | Define success metrics | Impact Assessment Document | 2-3 days |
| 4. Parameter Strategy | Decide what to fix vs. keep flexible | Parameter Strategy Document | 2-3 days |
| 5. Decision Tree Navigation | Plan decision points and altitude dance | Decision Tree Map | 2 days |
| 6. Adversity Response | Prepare for crises as opportunities | Adversity Playbook | 2 days |
| 7. Problem Inversion | Navigate around obstacles | Problem Inversion Analysis | 1 day |
| 8. Integration & Synthesis | Synthesize into coherent plan | Project Communication Package | 3-5 days |
| 9. Meta-Framework | Orchestrate complete workflow | Complete Project Package | 1-6 weeks |

---

## Skill Workflow

```
SKILL 1: Intuition Pumps
         | (generates idea)
         v
SKILL 2: Risk Assessment
         | (evaluates feasibility)
         v
SKILL 3: Optimization Function
         | (defines success metrics)
         v
SKILL 4: Parameter Strategy
         | (determines flexibility)
         v
SKILL 5: Decision Tree
         | (plans execution and evaluation)
         v
SKILL 6: Adversity Planning
         | (prepares for failure modes)
         v
SKILL 7: Problem Inversion
         | (provides pivot strategies)
         v
SKILL 8: Integration & Communication
         | (synthesizes into coherent plan)
         v
SKILL 9: Meta-Skill
         (orchestrates complete workflow)
```

---

## Key Design Principles

1. **Conversational Entry** - Meet users where they are with three clear starting points
2. **Thoughtful Interaction** - Ask clarifying questions; low confidence prompts additional input
3. **Literature Integration** - Use PubMed searches at strategic points for validation
4. **Concrete Outputs** - Every skill produces tangible 1-2 page documents
5. **Building Specificity** - Progressive detail emerges through targeted questions
6. **Flexibility** - Skills work independently, sequentially, or iteratively
7. **Scientific Rigor** - Claims about generality and feasibility should be evidence-based

---

## Who Should Use These Skills

### Graduate Students (Primary Audience)
- **When:** Choosing thesis projects, qualifying exams, committee meetings
- **Focus:** Skills 1-3 (ideation, risk, impact) + Skill 9 (complete workflow)
- **Timeline:** 2-4 weeks for comprehensive planning

### Postdocs
- **When:** Starting new position, planning independent projects, fellowship applications
- **Focus:** All skills, emphasizing independence and risk management
- **Timeline:** 1-2 weeks intensive planning

### Principal Investigators
- **When:** New lab, new direction, mentoring trainees, grant cycles
- **Focus:** Skills 1, 3, 4, 6 (ideation, impact, parameters, adversity)
- **Timeline:** Ongoing, integrate into lab culture

### Startup Founders
- **When:** Company inception, pivot decisions, investor pitches
- **Focus:** Skills 1-4 (ideation through parameters) + Skill 8 (communication)
- **Timeline:** 1-2 weeks for initial planning, revisit quarterly

---

## Reference Materials

Detailed skill documentation is available in the `references/` folder:

| File | Content | Search Patterns |
|------|---------|-----------------|
| `01-intuition-pumps.md` | Generate research ideas | `Intuition Pump #`, `Trap #`, `Phase [0-9]` |
| `02-risk-assessment.md` | Risk identification | `Risk.*1-5`, `go/no-go`, `assumption` |
| `03-optimization-function.md` | Success metrics | `Generality.*Learning`, `optimization`, `impact` |
| `04-parameter-strategy.md` | Parameter fixation | `fixed.*float`, `constraint`, `parameter` |
| `05-decision-tree.md` | Decision tree navigation | `altitude`, `Level [0-9]`, `decision` |
| `06-adversity-planning.md` | Adversity response | `adversity`, `crisis`, `ensemble` |
| `07-problem-inversion.md` | Problem inversion strategies | `Strategy [0-9]`, `inversion`, `goal` |
| `08-integration-synthesis.md` | Integration and synthesis | `narrative`, `communication`, `story` |
| `09-meta-framework.md` | Complete workflow | `Phase`, `workflow`, `orchestrat` |

---

## Expected Outcomes

### Immediate (After Completing Workflow)
- Clear project vision
- Honest risk assessment
- Contingency plans
- Communication materials ready
- Confidence in problem choice

### 6-Month
- Faster decisions (have framework)
- Productive adversity handling
- No existential crises (risks mitigated)

### 2-Year
- Published results or strong progress
- Avoided dead-end projects
- Career aligned with goals
- **Time well-spent** (ultimate measure)

---

## Foundational Reference

**Fischbach, M.A., & Walsh, C.T. (2024).** "Problem choice and decision trees in science and engineering." *Cell*, 187, 1828-1833.

Based on course BIOE 395 taught at Stanford University.

© anthropics · Apache-2.0 · anthropics/knowledge-work-plugins

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой