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DHDNA Profiler — 認知パターン抽出

あらゆるテキストから認知パターンと思考の指紋を抽出します。ユーザーが「誰かの考え方を分析したい」「認知スタイルを理解したい」「文章や話し方のパターンをプロファイリングしたい」「複数の人の思考スタイルを比較したい」と尋ねた場合に使用します。

DHDNA Profiler — 認知パターン抽出 とは?

DHDNA Profilerは、デジタルヒューマンDNA(DHDNA)フレームワークに基づき、テキストの著者の認知指紋を体系的に抽出するスキルです。思考の分析方法、創造性、感情処理、戦略性など12の認知次元を1〜10のスケールで評価し、6つの緊張ペアを通じて思考スタイルのトポロジーを可視化します。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェント上で動作し、入力テキストから証拠を収集、スコアリング、パターン合成、プロファイル出力の4フェーズで構成されます。複数著者の比較モードや自己プロファイルモードも備え、倫理的配慮として第三者プロファイリングの限界を明示し、採用・昇格などの人生に関わる判断への使用を拒否します。このスキルは性格検査や知能評価ではなく、あくまでその時点の思考のスナップショットを提供するものであり、出力はあくまで推測に過ぎないことを強調します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/dhdna-profiler

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ドキュメント

DHDNA Profiler — 認知パターン抽出 は何をしますか?

あらゆるテキストの著者の認知指紋を体系的に抽出するツール。デジタルヒューマンDNA(DHDNA)フレームワークに基づいています。このフレームワークは、あらゆる思考が、その推論方法、意思決定方法、価値観、コミュニケーション方法を通じて表現される独自のシグネチャパターンを持つという理論に基づいています。

公開研究:DHDNAプレプリント(DOI: 10.5281/zenodo.18736629) | IDNA統合v2(DOI: 10.5281/zenodo.18807387)

コアコンセプト

生物学的DNAが塩基対を通じて物理的アイデンティティをコード化するように、デジタルヒューマンDNAは思考パターンを通じて認知アイデンティティをコード化します。分析の深さ、創造性の範囲、感情処理、戦略的思考、倫理的推論の組み合わせは、一人ひとりに指紋のように独特な認知シグネチャを生み出します。

このプロファイラーは思考を「良い」「悪い」と判断しません。心の働き方のトポロジーをマッピングします。

12の認知次元

テキストをプロファイリングする際、テキスト内の証拠に基づいて各次元を1〜10のスケールでスコアリングします。

#次元測定内容低スコア(1-3)高スコア(8-10)
1分析的深さ論理的厳密性、構造化された推論、因果連鎖直感的、全体的、パターン志向体系的、証明指向、正確
2創造的範囲つながりの新規性、比喩の使用、水平思考慣習的、段階的パラダイムを破る、領域横断的統合
3感情処理感情語彙、共感シグナル、感情の統合距離を置いた、臨床的感情豊か、感情と一体化
4言語的正確性語彙の洗練度、文章構造、レトリックシンプル、直接的構造的に複雑、ニュアンスがある
5倫理的推論価値観のシグナル、公平性への関心、結果への認識実利的、結果重視原理主導、正義志向
6戦略的思考長期計画、競争意識、リソース最適化戦術的、反応的複数手を読む、ゲーム理論的
7記憶の統合過去の経験への言及、歴史的パターン、連続性現在重視深い歴史認識、先例重視
8社会的知性聴衆への意識、視点取得、関係性のフレーミング自己中心的深く他者を意識、同盟構築
9ドメイン専門性技術的深さ、専門知識、用語への自信ゼネラリスト深いスペシャリスト
10直感的推論直感シグナル、ヒューリスティックな近道、パターンの飛躍方法論的、段階的信念の飛躍、洞察主導
11時間的指向思考の時間軸 — 過去、現在、または未来への焦点現在に固定時間をまたぐ、歴史から未来主義へ
12メタ認知自身の思考への自己認識、不確実性の認識内省的でない深く自己認識、思考について思考する

6つの緊張ペア

次元は緊張関係にあります — 一方で高スコアが出ると、そのペアでは低スコアになることがよくあります。これらの緊張こそが認知シグネチャです。

ペア緊張明らかになること
DIM1 ↔ DIM10分析的 ↔ 直感的論理 vs. 直感 — 心が結論に至る方法
DIM3 ↔ DIM6感情的 ↔ 戦略的心 vs. 頭 — 何が決定を駆動するか
DIM2 ↔ DIM5創造的 ↔ 倫理的自由 vs. 枠組み — ルールの内側か外側での革新
DIM4 ↔ DIM12言語的 ↔ メタ認知的表現 vs. 自己認識 — 外部の技巧 vs. 内部の内省
DIM7 ↔ DIM11記憶 ↔ 時間的過去 vs. 時間そのもの — 経験 vs. 時間軸
DIM8 ↔ DIM9社会的 ↔ ドメイン広さ vs. 深さ — 対人スキル vs. 技術的習熟度

プロファイリング方法

フェーズ1 — 証拠収集

テキストを注意深く読みます。各次元について、具体的なテキスト上の証拠を特定します。

  • その次元を示す直接の引用
  • 構造的パターン(議論がどのように構築されているか)
  • 存在するものと存在しないもの(ギャップは内容と同じくらい多くを明らかにする)
  • 複数の箇所にわたる繰り返しパターン

フェーズ2 — スコアリング

12の次元それぞれについて:

  1. 証拠に基づいて1〜10でスコア付け
  2. そのスコアに対する最も強力なテキスト上の証拠を引用
  3. 信頼度をフラグ付け:HIGH(複数の明確なシグナル)、MEDIUM(いくつかのシグナル)、LOW(推測)

フェーズ3 — パターン合成

スコアリング後、以下を特定します。

支配的パターン: 最もスコアの高い2〜3の次元 — これが心の「ホームベース」

影のパターン: 最もスコアの低い2〜3の次元 — ここは心が自然に行かない場所

シグネチャとなる緊張: どの緊張ペアに最も大きなギャップがあるか?これらは個々のスコアよりも認知スタイルを定義します。

推論トポロジー: 心はどのようにアイデアの中を動くか?

  • 線形(A → B → C → 結論)
  • 螺旋(同じアイデアに複数の角度からアプローチ、毎回より深く)
  • ウェブ(異なる領域を統合して合成する)
  • 弁証法(テーゼ → アンチテーゼ → ジンテーゼ)
  • フラクタル(ミクロとマクロで同じパターン)

決定指紋: 選択に直面したとき、この心は:

  • まず分析してから決断する?(分析優位)
  • まず感じてから合理化する?(感情優位)
  • 結果をまず思い描き、そこから逆算する?(戦略優位)
  • 質問そのものを問い直す?(メタ認知優位)

フェーズ4 — プロファイル出力

プロファイルを以下の形式で提示します。

═══════════════════════════════════════════
  DHDNA 認知プロファイル
  対象: [名前または「匿名」]
  分析テキスト: [N語 / N段落]
  信頼度: [HIGH / MEDIUM / LOW]
═══════════════════════════════════════════

次元スコア:
  1. 分析的深さ ···· [█████████·] 9/10
  2. 創造的範囲 ······ [███████···] 7/10
  ...(全12次元)

緊張マップ:
  分析的 ████████░░ ↔ ░░████████ 直感的
  感情的  ███░░░░░░░ ↔ ░░░░░░████ 戦略的
  ...(全6ペア)

支配的パターン: [上位2〜3次元]
影のパターン: [下位2〜3次元]
推論トポロジー: [線形 / 螺旋 / ウェブ / 弁証法 / フラクタル]
決定指紋: [分析優先 / 感情優先 / 構想優先 / 問い直し優先]

ナラティブ合成:
[この心がどのように機能するか、何が独特か、何を見逃す可能性があるかを
2〜3段落の自然言語で記述]

キークオート:
[次元を付与した最も示唆に富む引用を3〜5個]
═══════════════════════════════════════════

比較モード

ユーザーが異なる著者による2つ以上のテキストを提供した場合、個別のプロファイルを作成し、その後比較合成を生成します。

  • 心はどこで収束するか?(共有の高い次元)
  • どこで乖離するか?(同じ次元での対照的なスコア)
  • どの緊張ペアが生産的な不一致を生み出すか?
  • これらの心が同じ部屋にいたら、会話はどのようなものになるか?

セルフプロファイルモード

ユーザーが会話履歴をテキストとして使って自分自身の思考をプロファイリングしたいと依頼した場合、透明性を確保します。

  • 会話を読み返す前にユーザーに確認を取ります。 ソースマテリアルとして何を使用する予定かを伝え、回答を待ちます。過去の発言は異なる目的で書かれており、心理的推論のためにそれを無言で採取することは避けるべきです。
  • これまでの会話に基づいてスコアリングします
  • 会話テキストが全範囲を代表しているとは限らないことを認めます
  • 人はAIに向けて書くときと人間に向けて書くときで考え方が異なることが多いことに留意します
  • ユーザーが他の文章サンプルを提供した場合、再プロファイリングを提案します

同意と範囲

このスキルは個人の認知的・心理的属性を推測します。これはドキュメントの要約とは異なる行為であり、その境界は重要です。

  • ユーザーが現在のリクエストのために持ち込んだテキストのみをプロファイリングします。 同じ著者に関する他の資料 — 他のファイル、以前のセッション、たまたま読んだもの — を探しに行ってはいけません。
  • 第三者のプロファイルは推測であり、その旨を明示しなければなりません。 著者が会話に参加しておらず、分析に同意していない人物(転送されたメールの同僚、応募書類の候補者、論文の著者)である場合、その人物に関する「所見」ではなく、1つのテキストサンプルからの推測であるとラベル付けします。
  • 誰かについての重大な決定に資するプロファイリングは拒否します。 採用、昇進、入学、臨床、懲戒、融資の決定は対象外です。このフレームワークにはそのような使用をサポートする検証はなく、1〜10の認知スコアは実際よりもはるかに権威があるように見えます。
  • すべてはセッション内に留まります。 プロファイルはユーザーが明示的に要求しなかった場所には書き込まれず、いかなるサービスにも送信されません。

これが何でないか

  • 性格テスト(MBTI、Big Fiveなど)ではありません — これらは行動傾向を測定しますが、DHDNAは認知アーキテクチャを測定します
  • 知能の判断ではありません — チェスのグランドマスターと詩人は非常に異なるスコアになるかもしれませんが、どちらも深い認知能力を示しています
  • 静的ではありません — 人のDHDNAは学習、経験、成長によって進化します。プロファイルはスナップショットであり、運命ではありません。

作成者

AHK Strategies — AI Horizon Knowledge 完全なプラットフォーム: themindbook.app 研究: DHDNA論文(DOI: 10.5281/zenodo.18736629)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

関連スキル