ANDYPENG09/catalyst-design-skill

触媒設計

使用するタイミング

• 触媒の設計方法、どの組成を選ぶか、性能を最適化する方法、合成ルートのアドバイス、触媒処方、電極触媒設計、または合成条件の選び方についてユーザーが質問する場合。
• 典型的な入力：設計目標（反応タイプ + 材料系 / 性能ニーズ）。オプション：触媒検索文献結果。
• HER、OER、ORR、PEMWE、全水分解、光触媒、プラスチックアップサイクリングなどのシステムをカバー。

使用しないタイミング

• 純粋な文献検索 — catalyst-search を使用。このスキルは再検索しません。
• 非触媒材料設計（例：電池カソード、半導体デバイス）— 該当しません。
• 特定のDOIや全文を調べる — WebSearch / WebFetchを直接使用。

前提条件

• 独自の知識ベース（references/）とテンプレート（templates/）を同梱。外部依存なしで動作します。
• オプション：WebSearch / WebFetchが利用可能な場合、スキルは特定のルールの起源をトレースできます（必須ではありません）。

入力インターフェース

• 必須: 設計目標 — 反応タイプと材料系または性能ニーズ。
• オプション: catalyst-search の構造化された文献出力（literature_matrix.md テーブル、結論の裏付け、検証提案）。
  • 文献あり — その特定のシステムとメトリクスを使用してターゲットを絞ったアドバイスを提供し、裏付けを引用します。
  • 文献なし — 内蔵方法論からの一般的なアドバイスを提供します（references/design_methodology.md を参照）。

方法論システム（階層的、複数ソース、トレーサブル、進化可能）

方法論は継続的に複数ソースのエビデンスを融合し、4つのレイヤーで構成され、新しい文献とともに動的に進化します。

• 完全な階層型知識ベース：references/design_methodology.md（各エントリにはソースタグ、信頼度、更新日が含まれます）。
• 動的更新メカニズム：references/methodology_update_protocol.md。
• トレーサビリティレジストリ：references/methodology_registry.md（IDでソース / DOI をトレース）。

4層フレームワーク

• L1 — 理論: 構造–特性関係、dバンドセンター、Sabatier原理、メカニズムタイピング（AEM / LOM; Volmer–Heyrovsky）、活性–安定性トレードオフ、欠陥を活性として、二機能相乗効果。
• L2 — 方法とツール: 合成ライブラリ（SEA、低融点ドーピング、リガンドアンカーリング、単一ソース熱分解、ジュール加熱、テンプレーティング、粒界工学）、キャラクタリゼーションと計算（XRD、STEM、XPS、EXAFS、DFT、ML）、構造設計（サイズ、秩序化、コアシェル、サポート、単一および二原子サイト）。
• L3 — パラメータ: アニーリング温度（450–1150 °C）、冷却速度（徐冷 ≤ 2 °C/min）、雰囲気、粒子サイズ、ドーピングレベル、組成比、後処理。
• L4 — 検証: RDE → MEA 段階的評価、該当する規格（TCASMES 400-2024、T/CRES 0030-2025）、システム別ベンチマーク、秩序化/安定性/スケールアップ検証。

ソースタグ（トレーサビリティ）

[CS] catalyst-search 取得（DOI付き） · [AI] AI/スキル経由でユーザーが取得 · [EXT] 外部チャネル（会議、特許、規格、内部データ） · [EXP] 経験的推測（検証待ち）。信頼度：★–★★★。

アドバイスを生成する際は、引用された各エントリのソースタグを表面化し、「文献確認済み」と「経験的推測」を区別します。

ワークフロー

1. 入力を解析。設計目標を抽出し、複数ソースのエビデンスを収集 — catalyst-search マトリックス [CS]、ユーザー提供 [AI]、外部 [EXT]。入力が不完全な場合（反応タイプまたは材料系が欠落）、最初にユーザーに明確化を求め、推測しないでください。
2. レイヤーごとにルールをマッチング。目標をL1理論（メカニズムの方向性）→ L2メソッド（合成/キャラクタリゼーション）→ L3パラメータ（ウィンドウ）→ L4検証（評価パス）にマッピングします。
3. アドバイスを生成。組成、構造、合成、条件、検証を出力します。各引用はそのソースタグ（およびDOI）と信頼度を記載し、確認済みと推測を区別する必要があります。
4. 動的バックフィル（進化、オプトイン）。ユーザーが知識ベースの更新を明示的に要求した場合のみ（例：「あなたの方法論を更新してください」/「これを覚えておいてください」）：methodology_update_protocol.md に従って新しいルールを検証し、スキル自身の references/design_methodology.md と references/methodology_registry.md にバックフィルします（ソース、DOI、信頼度、ステータス）。それ以外の場合は、内蔵方法論を読み取り専用に保ち、スキルファイルを変更しないでください。証拠が不十分（[EXP] のみ）の方向については、積極的に catalyst-search の再チェックを提案して [CS] にアップグレードすることを推奨します。
5. 出力。templates/design_proposal.md に従って設計提案を書き、GB/T 7714形式で引用します（catalyst-search の templates/citation_gb7714.md またはこのスキル自身のコピーを参照）。

出力インターフェース

• 組成、構造、合成、条件、検証をカバーする設計提案。形式は templates/design_proposal.md に従います。
• 文献を引用する場合、GB/T 7714 形式の引用を提供し、各項目を「文献サポート」または「経験的推測」とラベル付けします。

役割分担

• 文献検索は catalyst-search の仕事です。このスキルは再検索せず、その出力を消費するか、内蔵知識を使用するのみです。
• 特定のルールの起源をトレースするために、WebSearch / WebFetch を使用できます（オプション）。

注意事項

• アドバイスは内蔵方法論または提供された文献に基づいている必要があり、根拠のない主張は禁止です。
• 「文献確認済み」と「経験的推測」を明確に区別します。
• アドバイスには、ユーザーが検証するための実行可能な検証パス（キャラクタリゼーション、テスト）を含める必要があります。
• 安全性と権限: デフォルトでは、このスキルは自身の references/ と templates/ を読み取るのみです。システムコマンドは実行せず、オプションの WebSearch / WebFetch を除いてネットワークリクエストを行わず、ユーザーデータを収集または外部送信しません。オプションの自己更新: ステップ4（「動的バックフィル」）は、スキル自身の references/design_methodology.md と references/methodology_registry.md に書き込むことができますが、明示的に有効にした場合のみ（例：「あなたの方法論を更新してください」）です。ユーザーのファイルやプロジェクトディレクトリに書き込むことは決してありません。

例

• 入力: η₁₀ < 200 mV、安定性 > 500 h の酸性 OER 触媒を設計する。
• 出力:
  • 組成: Ru@IrOₓ コアシェル（高活性 Ru コア、耐溶解性 IrOₓ シェル）。[CS] ★★★
  • 構造: コアシェル界面電荷再分布、Ru 上の酸素中間体吸着を最適化。[CS] ★★★
  • 合成: IrOₓ シェルの Adams フュージョン、続いて還元 Ru 析出。[CS] ★★
  • 条件: 400–500 °C でアニール（高すぎると Ru がシェルに拡散、低すぎると秩序化が不十分）。[EXP] ★
  • 検証: RDE で η₁₀ と Tafel 勾配; ICP-MS で Ru / Ir 溶解モニタリング; 30,000 サイクル ADT。[CS] ★★★

プロジェクトホーム

• GitHub: https://github.com/ANDYPENG09/catalyst-design-skill — ソース、アップデート、イシュートラッカー。
• コンパニオンスキル: https://github.com/ANDYPENG09/catalyst-search-skill — 触媒文献検索。