skill-claude-generate-hypothesis/SKILL.md

name, description, argument-hint, user-invocable, allowed-tools

name	description	argument-hint	user-invocable	allowed-tools
generate-hypothesis	Generate testable scientific hypotheses for CVGL research. Analyzes 240+ paper analyses in the vault, extracts methods and evidence, checks for duplicates, and produces structured hypotheses following the format 'If [method], then [result], because [rationale]'. Use when designing experiments, exploring novel approaches, or synthesizing literature into actionable research claims.	[research-question] [component: Teacher|Student|Fusion|Loss|Edge|Dataset]	true	Read Glob Grep WebSearch

Генерация научной гипотезы для CVGL

Сгенерируй проверяемую научную гипотезу для проекта перекрёстной геолокализации БЛА (система NADEZHDA), используя структурированное рассуждение и анализ литературы из хранилища.

Входные данные

• $ARGUMENTS — исследовательский вопрос и целевой компонент
• Пример: /generate-hypothesis "Улучшит ли CVD кросс-доменный перенос?" Student

Контекст проекта NADEZHDA

Teacher (~356M params): DINOv2-L + LoRA, 5 модальностей (спутник, дрон, street-view, depth, text), Multi-FiLM-Fusion, modality dropout p=0.3

Student (~8.5M params): FastViT-T12 weight-shared, 2 модальности (спутник + дрон), CVD, GGeM → 512-dim

Дистилляция: 7 losses (InfoNCE, LUPI-MSE, feature alignment, RKD, seg distill, CVD_MI, CVD_Recon) + GradNorm + progressive staging

Edge: Jetson Orin NX, <50ms, INT8, ≤5 GFLOPs, ≤5M params

Процесс генерации

Фаза 1: Анализ вопроса

Определи:

• Какой компонент системы затрагивает вопрос (Teacher / Student / Fusion / Loss / Edge / Dataset)
• Какие методы из литературы релевантны
• Ключевые слова для поиска

Фаза 2: Поиск литературы

Выполни целенаправленный поиск по vault:

1. CVGL-статьи — 1_lit_research/6_cvgl/ (P1–P66)
2. Backbone — 1_lit_research/2_backbone/ (B1–B20, F1–F9)
3. Fusion — 1_lit_research/3_fusion/ (F1–F13, reviews)
4. Reduction — 1_lit_research/4_reduction/ (R1–R17)
5. Multimodal — 1_lit_research/5_multimodal_approach/ (M1–M10)
6. Синтез — 1_lit_research/СИНТЕЗ_всех_статей_для_LUPI_CVGL.md

Используй Grep для поиска ключевых слов из вопроса. Прочитай 5–8 наиболее релевантных статей.

Фаза 3: Проверка дубликатов

Поиск по 2_hypotesis/cvgl/HYP_*.md — убедись, что гипотеза не дублирует существующие. Если похожая есть — расширь или уточни её, а не создавай заново.

Фаза 4: Извлечение evidence

Для каждой релевантной статьи извлеки:

• Метод — что предлагается
• Результаты — R@1, params, FLOPs, latency
• Ограничения — что не работает
• Применимость — как соотносится с компонентом из вопроса

Фаза 5: Синтез гипотезы

Сформулируй гипотезу строго по формату:

Если [метод/подход/комбинация], то [измеримый результат], потому что [механистическое обоснование на основе литературы]

Требования:

• Формулировка ≤ 30 слов
• Результат — количественный (±X% на метрике Y)
• Обоснование — ссылки на 2–4 статьи
• Фальсифицируемость — как опровергнуть

Фаза 6: Форматирование для Obsidian

Используй шаблон из templates/hypothesis_full.md.

Выход должен содержать:

• YAML frontmatter с тегами из таксономии [[0_prompts/tag_taxonomy]]
• Wiki-links на статьи: [[P1_CVGL_2024_VimGeo...]]
• Wiki-links на связанные гипотезы: [[HYP_архитектура_Student_lightweight_distillation]]
• Математические формулы в LaTeX
• Comparison tables для обоснования выбора
• Код: Python pseudo-code для ключевых компонентов

Для краткого формата — templates/hypothesis_compact.md.

Классификацию методов по компонентам NADEZHDA см. в reference/method_taxonomy.md.

Требования к выходу

Обязательные секции

1. Формальная формулировка — If / Then / Because
2. Уверенность — High / Medium / Low + обоснование
3. Область — Teacher / Student / Fusion / Full system
4. Evidence — 2–4 статьи с wiki-links и конкретными числами
5. Фальсифицируемый тест — baseline, метрика, threshold, p-value
6. Экспериментальный план — датасеты, этапы, таймлайн
7. Допущения — что должно быть истинно
8. Связи — extends / contradicts / similar гипотезы из vault

Ограничения

• НЕ выдумывай статьи или результаты — если evidence нет, укажи confidence = LOW
• НЕ создавай wiki-links на несуществующие файлы
• Используй русский для текста, английский для формул и терминов
• Все метрики — с источником (откуда число)
• Именование файла: HYP_<метод>_<компонент>_<суть>.md

Пример вызова

/generate-hypothesis "Поможет ли Coupled Mamba fusion для объединения drone и satellite признаков в Student?" Fusion

Ожидаемый выход: гипотеза о замене bottleneck cross-attention на Coupled Mamba SSM fusion в Student с оценкой влияния на latency и R@1, evidence из Coupled Mamba (NeurIPS 2024) и Sigma (WACV 2025), экспериментальный план на University-1652.