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What-If Oracle — 가능성 공간 탐색기

구조화된 가상 시나리오 분석을 통해 4~6개의 분기 가능성(최상, 예상, 최악, 와일드카드, 반대 의견, 2차 효과)을 탐색합니다. 사용자가 불확실한 미래, 전략적 분기점, 비상 계획 또는 결정 검증에 관한 가상 질문을 할 때 사용하세요.

What-If Oracle — 가능성 공간 탐색기란 무엇인가요?

What-If Oracle은 불확실한 미래를 체계적으로 탐색하기 위한 다중 분기 시나리오 분석 도구입니다. 단일 예측 대신, 각 경로가 고유한 논리, 확률 및 결과를 가지는 분기 타임라인을 매핑하여 전체 가능성 공간을 보여줍니다. 이 스킬은 'What-If 패러다임'에 기반하며, 추측성 질문이 단순한 공상이 아니라 자원 투입 전 미래를 시뮬레이션하는 근본적인 연산 작업임을 강조합니다. Best Case, Likely Case, Worst Case, Wild Card, Contrarian, Second Order 등 6가지 시나리오 분기를 생성하고, 각 분기에 대해 확률, 가정, 트리거 조건, 결과 및 필요한 대응을 상세히 분석합니다. 빠른 결정을 위한 Quick Oracle(3개 분기), 심층 분석을 위한 Deep Oracle(6개 분기), 재귀적 분석을 위한 Scenario Chain, 목표 지향적 사고를 위한 Reverse Oracle, 다양한 이해관계자 관점을 고려한 Competitive Oracle 등 여러 모드를 지원합니다. 이 스킬은 예측이 아니라 가능성 지도를 제공하며, 사용자가 여러 미래에 대비하고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. Claude Code와 같은 AI 에이전트에서 사용할 수 있으며, SKILL.md에 상세한 프롬프트와 분석 템플릿이 포함되어 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/what-if-oracle

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문서

What-If Oracle — 가능성 공간 탐색기은(는) 무엇을 하나요?

체계적인 다중 분기 시나리오 분석을 통해 불확실한 미래를 탐색하는 구조화된 시스템입니다. 하나의 예측 대신, Oracle은 전체 가능성 공간을 매핑합니다. 각 경로는 고유한 논리, 확률 및 결과를 가진 분기 타임라인입니다.

What-If 패러다임에 기반합니다: 추측성 질문(예: "X라면 어떻게 될까?")은 단순한 공상이 아니라 근본적인 연산 작업, 즉 자원을 투입하기 전에 미래를 시뮬레이션하는 마음의 방식이라는 개념입니다.

발표된 연구: The What-If Paradigm (DOI: 10.5281/zenodo.18736841) | IDNA v2 / Unified Digital Consciousness Theory (DOI: 10.5281/zenodo.18807387)

이 스킬을 사용해야 할 때

사용자가 다음과 같은 경우 Oracle을 사용하세요:

  • "~면 어쩌지?", "~면 어떻게 될까?", 또는 "가능성을 탐색해 봐"라고 질문할 때
  • 명확한 답이 없는 갈림길 결정에 직면했을 때
  • 최상의 경우/최악의 경우/예상되는 경우 분석과 확률을 원할 때
  • 비상 계획, 위험 매핑 또는 전략적 옵션 비교가 필요할 때
  • 아이디어를 검증하거나 2차 결과를 생각해 보고 싶을 때

도메인별 프레임워크(스타트업, 기술 아키텍처, 위기 대응 등)는 references/scenario-templates.md를 참조하세요.

핵심 원리: 0·IF·1

모든 시나리오 분석에는 세 가지 요소가 있습니다:

  • 0 — 표현되지 않은 상태 (아직 일어나지 않은 일, 잠재력)
  • 1 — 표현된 상태 (현재 현실, 존재하는 것)
  • IF — 조건부 연결고리 (0을 1로 바꾸는 결정, 사건 또는 변화)

분석의 질은 IF의 정밀도에 달려 있습니다. 막연한 "상황이 나빠지면?"이라는 질문은 막연한 결과를 낳습니다. 정확한 "Q3에 주요 공급업체가 가격을 30% 인상하면?"이라는 질문은 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

Oracle 실행 방법

1단계 — 질문 구성

사용자의 What-If 질문을 받아 다듬습니다:

구성 요소로 분해:

  • 변수: 어떤 구체적인 것이 변하는가? (분석당 하나의 변수)
  • 크기: 얼마나 변하는가? (가능하면 수치화)
  • 기간: 어떤 기간 동안인가?
  • 맥락: 변화 이전의 현재 상태는 무엇인가?

질문이 모호하다면 다듬으세요:

  • "AI가 모든 것을 장악하면?" → "[특정 산업]에서 현재 지식 노동 업무의 40%가 3년 내에 AI로 자동화된다면?"
  • "우리가 실패하면?" → "지금부터 월 매출이 6개월 연속 5,000달러 미만으로 유지된다면?"

진행하기 전에 다듬어진 질문을 사용자에게 제시하고 확인을 받으세요.

2단계 — 가능성 공간 매핑

이 프레임워크를 사용하여 4-6개의 시나리오 분기를 생성하세요:

분기정의목적
Ω 최상의 경우모든 것이 잘됨. 주요 가정이 모두 입증됨. 운이 따름.천장을 정의 — 최대 상승 가능성은?
α 예상 경우현재 증거로 볼 때 가장 가능성 높은 경로. 큰 놀라움 없음.기대치를 현실에 고정
Δ 최악의 경우주요 가정이 실패함. 두 가지가 동시에 잘못됨.바닥을 정의 — 최대 하락 가능성은?
Ψ 와일드 카드아무도 추적하지 않는 예상치 못한 변수가 등장. 블랙 스완 영역.상상할 수 없는 상황에 대한 스트레스 테스트
Φ 반대 의견합의된 견해의 반대가 사실로 드러남.집단 사고에 도전하고 숨겨진 가정을 드러냄
∞ 2차 효과1차 효과가 아무도 예측하지 못한 연쇄적 결과를 촉발.파급 효과를 매핑

3단계 — 각 분기 분석

각 시나리오 분기에 대해 다음을 제공하세요:

╔══════════════════════════════════════════════╗
║  분기: [Ω/α/Δ/Ψ/Φ/∞] — [분기 이름]        ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║  확률: [X%]                                  ║
║  기간: [이 시나리오가 현실화될 수 있는 시기]  ║
║  신뢰도: [높음/중간/낮음]                    ║
╠══════════════════════════════════════════════╣
║  서사:                                        ║
║  [이 시나리오가 어떻게 단계별로               ║
║   전개되는지 설명하는 2-3문장]                 ║
║                                               ║
║  주요 가정:                                   ║
║  • [이 일이 일어나기 위해 사실이어야 하는 것]  ║
║  • [그리고 이것]                               ║
║                                               ║
║  트리거 조건:                                 ║
║  • [이 분기가 현실화되고 있다는 초기 신호]     ║
║  • [두 번째 신호]                              ║
║                                               ║
║  결과:                                         ║
║  → 즉시: [먼저 일어나는 일]                   ║
║  → 30일: [그 다음에 일어나는 일]              ║
║  → 6개월: [최종적으로 이어지는 곳]           ║
║                                               ║
║  필요한 대응:                                 ║
║  [이 분기가 활성화되면 취할 조치              ║
║   — 구체적이고 실행 가능한]                    ║
║                                               ║
║  대부분의 사람들이 놓치는 것:                  ║
║  [이 시나리오에 대한 비자명한 통찰력          ║
║   — 기존 분석이 간과할 부분]                   ║
╚══════════════════════════════════════════════╝

4단계 — 종합

모든 분기를 분석한 후 다음을 제공하세요:

확률 분포:

Ω 최상의 경우 ··· [██████░░░░] 15%
α 예상 경우 ···· [████████░░] 45%
Δ 최악의 경우 ··· [██████░░░░] 20%
Ψ 와일드 카드 ··· [███░░░░░░░]  8%
Φ 반대 의견 ····· [████░░░░░░]  7%
∞ 2차 효과 ····· [███░░░░░░░]  5%

강건한 조치: 여러 분기에 걸쳐 이점이 있는 조치는 무엇인가? 이것은 후회 없는 움직임입니다 — 어떤 미래가 현실화되든 관계없이 실행하세요.

헤지 조치: 상승 가능성을 희생하지 않으면서 최악의 분기로부터 보호하는 준비는 무엇인가?

결정 트리거: 어떤 분기가 가장 가능성이 높은지 업데이트하게 만드는 구체적이고 관찰 가능한 신호는 무엇인가? 트립와이어를 정의하세요.

1% 통찰력: 이 상황에 대해 거의 모든 분석가가 놓칠 한 가지는 무엇인가? 비자명한 패턴, 숨겨진 가정, 간과된 변수.

황금비 가중치

증거가 존재할 때, 황금비를 사용하여 주요 시나리오에 가중치를 부여하세요:

  • 주요 미래 (가장 가능성 높음): 관심/자원의 61.8%
  • 대안 미래: 관심/자원의 38.2%

이렇게 하면 하나의 경로에 대한 과도한 전념과 너무 많은 비상 계획으로 인한 분산을 모두 방지할 수 있습니다. 자연은 분기(나무, 강, 혈관)에 이 비율을 사용합니다. 전략 기획도 마찬가지입니다.

모드

빠른 Oracle (2-3분)

3개의 분기만: 최상, 예상, 최악. 짧은 서사. 빠른 결정용.

심층 Oracle (5-10분)

6개의 분기 모두. 결과, 트리거 및 종합을 포함한 전체 분석. 고위험 결정용.

시나리오 체인

하나의 Oracle 분석 결과를 가져와 다른 분석에 입력합니다. "Branch Δ가 발생한다면, 그 분기 내에서 가능성은 무엇인가?" 복잡한 전략 기획을 위한 재귀적 깊이.

역방향 Oracle

원하는 결과에서 시작하여 거꾸로 작업합니다: "X가 일어나기 위해 사실이어야 하는 조건은 무엇인가? 그 결과에 도달하는 가장 가능성 있는 경로는 무엇인가?" 목표 설정 및 전략 설계에 유용합니다.

경쟁 Oracle

여러 이해관계자의 관점에서 동일한 What-If를 분석합니다: "이 제품을 출시하면, 우리의 관점 vs. 그들의 관점 vs. 시장의 관점에서 가능성 공간은 어떻게 보이는가?"

이것은 무엇이 아닌가

  • 예측이 아닙니다 — 가능성 지도입니다. Oracle은 미래를 안다고 주장하지 않습니다. 여러 미래에 대비하도록 도울 뿐입니다.
  • 수정 구슬이 아닙니다 — 확률은 가용 증거에 기반한 추정치이지 확실성이 아닙니다.
  • 행동의 대체재가 아닙니다 — 세상에서 가장 훌륭한 시나리오 분석도 후속 결정과 실행 없이는 가치가 없습니다.

참조 파일

파일목적
references/scenario-templates.md도메인별 템플릿 (스타트업, 기술, 금융, 위기 등) 및 확률 보정

라이선스

© 2026 Ashraf Hussein Kahoush / AHK Strategies. CC BY-NC-SA 4.0에 따라 라이선스가 부여됩니다. 개인, 교육 및 연구 목적 사용은 무료입니다. 상업적 사용은 저자로부터 라이선스를 취득해야 합니다.

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.

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