CommunityRecherche & Datenanalysegithub.com

Forschung schreiben

Nutze dies beim Verfassen oder Überarbeiten wissenschaftlicher Texte – Papiere, Laborberichte, Entwurfsdokumente, Forschungsblogbeiträge, Abschnitte zu verwandten Arbeiten oder jede Textstelle, die Ergebnisse darlegt. Führt ein Anspruchs-Audit durch, das jede Behauptung als-wie-geschrieben falsifizierbar macht, verbannt Absicherungen in einen Limits-Abschnitt und erzwingt eine Wörter-vor-Symbole-Leiter für Mathematik. Wird auch ausgelöst bei Anfragen zur Überprüfung, Straffung oder um einen Text 'wie ein echtes Paper klingen' zu lassen, sowie bei Beschwerden, dass ein Entwurf vage, mit Absicherungen versehen, schwer umsetzbar oder wie KI-Output lesbar ist.

Was ist Forschung schreiben?

Dieser Skill für KI-Agenten führt eine tiefgehende, mehrstufige Analyse von wissenschaftlichen Texten durch, mit einem strengen Fokus auf Falsifizierbarkeit und strukturelle Klarheit. Die Kernfunktion ist ein detailliertes Anspruchs-Audit, das jede eigene Behauptung eines Textes extrahiert und prüft, ob ein Leser aus dem Satz allein die beobachtung nennen kann, die sie widerlegen würde. Dies adressiert das häufige Problem von KI-generierter oder vager Prosa, die grammatikalisch einwandfrei ist, aber keine handlungsrelevanten oder überprüfbaren Aussagen enthält. Der Skill bietet spezifische Modi für die Überarbeitung vorhandener Texte, das Verfassen neuer Abschnitte und die Gestaltung von Experimenten oder Systemen, bei denen die fragilen Annahmen identifiziert werden müssen, bevor die Arbeit beginnt. Über das Audit hinaus erzwingt der Skill sieben strukturelle Fragen, die Überschriften, Lücken im Argument, die Einführung mathematischer Symbole (erst benennen, dann symbolisieren) und die Auslagerung aller Absicherungen in einen dedizierten Limits-Abschnitt umfassen. Er ist für Entwickler und Forscher konzipiert, die mit Tools wie Claude Code oder Cursor an wissenschaftlichen Arbeiten, Berichten oder technischen Entwürfen arbeiten, und zielt darauf ab, die schwächsten Stellen eines Textes zu identifizieren, bevor eine Überarbeitung die Oberfläche poliert.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Rubix982/research-craft/tree/HEAD/skill/research-writing

Installed? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Was macht Forschung schreiben?

Die meiste schlechte wissenschaftliche Prosa ist nicht schlecht geschrieben. Sie ist nicht falsifizierbar – kompetente, genauer Text, der keine Behauptung aufstellt, die sich als falsch erweisen könnte, sodass ein Leser ihn ohne Handlungsaufforderung beendet. Gemessen, nicht angenommen: Eine Passage KI-generierter wissenschaftlicher Prosa erzielte 0,0 Treffer pro 10.000 Wörter im gesamten wortbasierten Lint und enthielt eine falsifizierbare Behauptung in 472 Wörtern. Sie bestand jede Oberflächenprüfung und sagte nichts aus.

Durchgang 1 ist also das Anspruchs-Audit. Alles andere ist zweitrangig.

Durchgang 1 – das Audit (immer ausführen)

Zuerst den Modus wählen. Die falsche Frage an ein Dokument zu stellen, bringt nichts hervor.

Sie sind…Die EinheitDie Frage
Überarbeiten von Prosajeder AbsatzWelche Beobachtung würde dies falsifizieren?
Verfassen von Prosajede Behauptung, die Sie aufstellen wollen, bevor Sie schreibenGleiche Frage, beantwortet bevor der Text existiert
Entwerfen von Arbeit ohne Ergebnissejede tragende AnnahmeWenn diese Annahme falsch ist, misst die Arbeit dann noch das, was sie vorgibt?

Der Entwurfsmodus ist keine Variante. Die Aussagen eines Entwurfs beziehen sich darauf, was gemessen werden wird, und „wir werden acht Schichten durchlaufen" kann nicht falsch sein, sodass die Falsifizierbarkeit nichts zu beißen hat. Eine Annahme, die es überlebt, falsch zu sein, ist in Ordnung; eine, die das nicht tut, ist eine Störgröße, die kontrolliert werden muss, bevor die Arbeit beginnt.

Überarbeiten und Verfassen

Die Behauptung, in einem SatzEigen oder zugeschrieben?Was würde sie falsifizieren?
  • Eigen vs. zugeschrieben. Eine eigene Behauptung könnte selbst dann falsch sein, wenn jedes Zitat korrekt wiedergegeben ist. „Qin et al. berichten X" ist zugeschrieben; „X kann nicht als Tor dienen" ist eigen. Ein Entwurf ausschließlich zugeschriebener Behauptungen kann nicht falsch sein – das ist der Fehler.
  • Als-wie-geschrieben falsifizierbar – ein Leser kann die widerlegende Beobachtung allein aus dem Satz nennen. „Korreliert stark" schlägt fehl, kein Schwellenwert, der verletzt werden könnte. „Korreliert mit r > 0,5 über drei Modelle hinweg" besteht.
  • Nicht quantifizierte Superlative sind der häufigste Fehler: das klarste, der Haupt-, die meisten, eine der wenigen. Geben Sie das Kriterium an oder lassen Sie die Rangfolge weg.
  • Analytische Behauptungen erhalten das Flag [A]. Eine abgeleitete Behauptung – „der Koeffizient ist für jedes u exakt 1" – wird nicht durch eine Beobachtung widerlegt, sondern nur durch einen Ableitungsfehler oder das Scheitern ihrer Prämisse. Tragen Sie die Falsifikation der Prämisse in Spalte vier ein, nicht die der Behauptung, denn dort lebt der empirische Gehalt. Unser eigener Fall: Die verankernde Behauptung ist analytisch, ihre Prämisse ist die Präfix-Gemeinsamkeit, und die Prämisse ist das, was [E-017] und [E-018] gemessen haben. Warnung: Eine analytische Behauptung muss ihre Ableitung mitliefern, im Dokument oder durch Zitat. Keine gezeigte Ableitung bedeutet nicht analytisch, sondern nicht falsifizierbar.

Beheben Sie jede Zeile mit einer leeren vierten Spalte – schärfen Sie sie, stufen Sie sie zu einer expliziten Zuschreibung herab oder streichen Sie sie. Wenn es gar keine eigenen Behauptungen gibt, halten Sie an und sagen Sie das; kein Umschreiben behebt das.

„Ich weiß nicht, was ich damit tun soll" wird hier behoben, nicht durch Formatierung. Ein Entwurf kann voller Anweisungen sein, die nicht ausgeführt werden können – „GradSim als Pre-Edit-Risikoscore verwenden" hat ein Verb und ein Objekt und ist nicht ausführbar, weil ein Tor einen Schwellenwert und Fehlerraten benötigt, die die Quelle nie angibt. Eine hohle Anweisung beruht auf einer nicht quantifizierten Behauptung. Hängen Sie keine Liste mit „nächsten Schritten" an einen Entwurf, der diesen Durchgang nicht bestanden hat; das ergibt eine saubere Liste von Dingen, die niemand tun kann.

Entwurf

#Tragende AnnahmeWenn falsch, überlebt die Arbeit?Kontrolle

Schließen Sie Machbarkeit als Annahme ein: das läuft innerhalb des tatsächlich verfügbaren Budgets für Rechenleistung, Daten und Abhängigkeiten. Eine Abhängigkeit, die in der Hälfte der Aufrufe fehlschlägt, ist ein Entwurfsparameter, der das Artefakt verändert – Prüfpunktfähigkeit, Fortsetzbarkeit –, kein Vorfall, der später aufgefangen wird. Ein „Nein" in Spalte drei ist eine Störgröße; benennen Sie ihre Kontrolle, bevor Sie das Ticket eröffnen.

Der zweite Job, der die Miete bezahlt

Sobald jede Zeile eine vierte Spalte hat, wird sichtbar, welche Behauptung tragend ist.

Das Audit sagt Ihnen, was tragend ist. Es sagt Ihnen nicht, welche Reihenfolge Sie auferlegen sollen – das tut das Genre.

  • Ein Paper ordnet nach Abhängigkeit: die Behauptung, auf der andere ruhen, zuerst; das, was sie nur bestätigt, wird herabgestuft.
  • Ein Laborbericht, Protokoll oder Narrativ ordnet nach Chronologie. Ein Beitrag, dessen Aufgabe es ist, acht Behauptungen in der Reihenfolge ihres Rückzugs zu zeigen, wird durch eine Abhängigkeitsordnung zerstört.
  • Beides kombiniert sich. Ein chronologisches Dokument hat dennoch Abschnitte, die argumentieren, und innerhalb eines argumentativen Abschnitts regelt die Abhängigkeit, was auch immer das Dokument auf oberster Ebene tut.

Dies rückwärts zu machen, ist die eine Art, wie dieser Durchgang Schaden anrichtet. Entscheiden Sie also das Genre, bevor Sie etwas verschieben.

In drei Live-Einsätzen fing der Filter null nicht falsifizierbare Behauptungen – jede Quelle war bereits nach diesem Standard geschrieben – während die Rangfolge jedes Mal die Struktur veränderte. Erwarten Sie die Rangfolge, nicht den Filter. Ein Audit, das nichts fängt, ist nicht gescheitert; lesen Sie die Tabelle dafür, was was übertrifft.

Durchgang 2 – sieben strukturelle Fragen

In dieser Reihenfolge. Ausgearbeitete Beispiele: references/structure.md. Die Fragen 2 und 3 sind die, die in den drei Live-Einsätzen tatsächlich ausgelöst haben – Frage 2 zweimal, Frage 3 einmal – also konzentrieren Sie sich dort zuerst. Drei Einsätze sind keine Rangfolge; sie zeigen, wo man suchen sollte.

  1. Überschriften – kann jede als Satz mit einem Wahrheitswert umgeschrieben werden? (Navigationsbezeichnungen – Referenzen, Anhang, Methode und alles, was die Limits-Rolle spielt – sind ausgenommen.)
  2. Lücken – welche Lücke, was würde das Schließen kosten, was würde sich ändern? Eine nicht bepreiste Lücke ist ein Wunsch.
  3. Symbole – wurde jedes Objekt zuerst auf Englisch, seiner Funktion nach, benannt, bevor es ein Symbol erhielt? references/mathematics.md.
  4. Unterdrückung – wird jeder gestrichene Begriff dort anerkannt, wo er gestrichen wird? „…x wird der Einfachheit halber weggelassen."
  5. Benennung – bezeichnet ein vorhandenes Vokabular dies exakt? Wenn ja, übernehmen; bei Unsicherheit neu prägen, denn eine Neuschöpfung scheitert lautstark, und eine schlechte Übernahme scheitert leise.
  6. Absicherung – verbannen Sie sie, reduzieren Sie sie nicht. Alle Qualifikationen gehen in einen benannten Limits-Abschnitt und der Haupttext läuft ohne Absicherungen. Gleicher epistemischer Gehalt, konzentriert und ehrlicher: Eine spezifische Grenze wird benannt statt eines vagen Adverbs.
  7. Kritik – ist der Umfang festgelegt, bevor der Schaden eintritt? „X wurde gebaut, um A zu tun, und es tut das. B ist eine andere Frage. Das Problem liegt flussabwärts."

Jeder Entwurf bekommt einen Limits-Abschnitt, egal wie er heißt

Die Verbannung ist die Anforderung; der Name ist es nicht. „Was anzugreifen ist" erfüllt die gleiche Aufgabe in einem adversariellen Register. Jeder Abschnitt, der diese Rolle spielt, ist von der Wahrheitswert-Überschriftenregel ausgenommen.

Überprüfen Sie jedoch, dass die dritte Kategorie die Umbenennung überlebt. Ein adversarielles Framing sammelt, was ein Gutachter angreifen würde, und niemand greift eine Einschränkung der Nutzung an – also neigt dieser Eintrag dazu, zu verschwinden, wenn der Abschnitt anders genannt wird.

Drei Arten von Einträgen, und der dritte erscheint nie allein:

  1. Was das Ergebnis nicht zeigt – „misst, ob Wissen vorhanden ist, nicht ob das Modell es produzieren würde."
  2. Was nicht getan wurde – „Ich habe die eingeschränkte Messung nicht mit GPT-2-XL durchgeführt."
  3. Wie das Ergebnis möglicherweise nicht verwendet werden darf – „eine Konsequenz der Erkenntnis, keine Methode, die ich anbiete." Keine Durchgang-2-Frage erzeugt ihn; fügen Sie ihn bewusst hinzu.

Durchgang 3 – der Lint (ein Boden, kein Tor)

python scripts/lint.py --rate DRAFT.md

Referenzraten: Hausstil-Prosa 0,0 pro 10k über 27,7k Wörter, veröffentlichte Mech-Interp-Papiere 5,1, unredigierte Rundfunkberichtsprosa 6,4. Eine Lücke um den Faktor 1,25 – damit kann man kein gutes Paper von einem schlechten Bericht unterscheiden.

Es ist auch kein Autorschaftstest. Die Rate verfolgt, ob der Schreiber den Hausstil befolgt, nicht wer getippt hat: Zwei KI-geschriebene Dokumente in Live-Nutzung erzielten 0,0 (3,2k und 13,1k Wörter). Melden Sie niemals einen sauberen Lint als Beleg für Qualität oder Herkunft.

Positionierung von Behauptungen

Ein Neuigkeitsurteil – „das ist nicht beansprucht", „wir wurden gescoopt" – ist eine Behauptung, also gilt Durchgang 1 unverändert. Ein nackt ausgesprochenes Urteil ist eine Meinung; eines, das benennt, was das nächstgelegene Paper nicht tut, kann überprüft werden. Zwei Regeln, die das Audit nicht generiert:

Auf Eis legen erfordert stärkere Beweise als Fortfahren. Ein falsches „die Fahrspur ist frei" taucht später wieder auf, wenn das Paper auftaucht. Ein falsches „wir wurden gescoopt" tötet die Arbeit stillschweigend und liefert keine Beweise dafür, dass es falsch war. Ein unverifiziertes Scoop-Urteil ist ein Grund zu verifizieren, niemals etwas auf Eis zu legen.

Wenn ein Urteil darauf beruht, was ein Paper tat, lesen Sie seine Methoden oder den Anhang, nicht seine Prosa. Die Einleitung sagt, was die Autoren erhofften, dass die Konstruktion ergeben würde; der Anhang sagt, was tatsächlich durchgeführt wurde. Keine noch so große zusätzliche Suche fängt das ein.

Was dies nicht kann

Diese Durchgänge verbessern die epistemische Struktur eines Entwurfs, nicht seine Evidenzbasis. Gemessen: Ihre Anwendung fügte sieben falsifizierbare Behauptungen und null neue Zahlen hinzu, weil die Quelle keine hatte. Über dünne Evidenz hinweg erzeugen sie eine explizite Aussage, dass die Evidenz dünn ist – besser als zuversichtliche Dünnheit, nicht dasselbe wie gut belegt.

Wenn der Entwurf Zahlen braucht, die er nicht hat, sagen Sie das und hören Sie auf.

Er entscheidet auch nicht, ob die Arbeit sich lohnt, führt keine Literaturrecherche durch oder wählt aus, was als nächstes gebaut wird. Ein projektweites Entwurfsprotokoll besitzt diese Aufgaben.

Referenzen

  • references/structure.md – die sieben Fragen, mit Vorher/Nachher-Beispielen
  • references/mathematics.md – Wörter vor Symbolen; der Freiheitsinferenztest für Namen
  • references/exemplars.md – markierte Textstellen und ein ausgearbeitetes Anti-Beispiel
  • references/voice.md – nur wenn aus dem Nichts heraus verfasst wird. Erweitern Sie ein Dokument? Übernehmen Sie das Register aus dem Dokument.

Verwandte Skills