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TIKAZI/TIKAZ-Codex-Knowledge-Research

トレーサブルな研究と意思決定を実現する、証拠台帳・相反証拠・確信度・知識フィードバックを用いたスキルです。

TIKAZ-Codex-Knowledge-Research とは?

このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Codex、Cursorなど)がリサーチや意思決定を行う際に、証拠に基づいたトレーサブルなプロセスを確保するためのものです。質問や決定事項に対して、タイムバウンダリ、ソースタイプ、証拠のしきい値を定義し、証拠台帳(Evidence Ledger)を構築します。台帳には、各ソースの日付、主張、支持・反対の証拠、確信度、関連性を記録し、可視化します。これにより、不確実性の可視化、反証の明示、捏造引用の防止を実現し、最終的な意思決定や合成結果が元の質問に適合していることを確認します。また、過去の知識を個人知識メモリから取得し、重要な再利用作業の前に候補として扱いますが、実行が変更された場合のみ知識採用を記録します。完了ゲートとして、再現可能なソーストレイル、可視化された不確実性、反証の存在、捏造引用なし、元の質問に適合した決定・合成、将来の再検証が必要なクレームリストを要求します。

対応~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add TIKAZI/TIKAZ-Codex-Knowledge-Research

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ドキュメント

知識と研究

TIKAZ によって設計、統合、リファクタリング、継続的にメンテナンスされています。

TIKAZ メソッド

  1. 質問、意思決定、時間的範囲、ソースタイプ、証拠のしきい値を定義する。
  2. ソースファイルは必要な場合のみ document-to-markdown で変換する。変換は検証ではない。
  3. オーナーを 1 つ選択する: academic-research、product-strategy、または solo-business-operations。
  4. 重要な再利用作業の前に personal-knowledge-memory で個人知識を取得するが、それは候補としての履歴コンテキストとして扱う。
  5. ソース、日付、主張、支持、反対、確信度、関連性を含む証拠台帳を構築する。
  6. 実行を変更する場合にのみ知識採用を記録する。成功はユーザーまたは客観的証拠がある場合のみ記録する。

完了ゲート

再現可能なソーストレイル、可視化された不確実性、反対証拠、捏造引用がないこと、元の質問に適合した決定または合成、将来の再検証が必要なクレームリストを要求する。

references/routing.md および references/output-contract.md を参照のこと。

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