Communitygithub.com

dhdna-profiler

從任何文本中提取認知模式與思維指紋。當使用者想要分析某人的思考方式、了解認知風格、剖析寫作或說話模式、或比較不同人之間的思維風格時,使用此技能。

dhdna-profiler 是什麼?

DHDNA 分析器(Cognitive Pattern Extraction)是一個基於數位人類 DNA(DHDNA)框架的結構化系統,用於從文本中提取作者的認知指紋。它假設每個心智都有獨特的簽名模式,表現在推理、決策、價值判斷和溝通方式上。該技能支援 12 個認知維度(如分析深度、創意範圍、情緒處理等)的 1–10 分評分,並透過 6 組張力對(如分析性 vs. 直覺性)來揭示心智的獨特拓撲。使用者可以在比較模式下分析多個作者,或在自我分析模式下反思自身對話。此工具不會對智慧或人格做出判斷,而是提供一個當前心智慧力狀態的快照。它支援 Claude Code、Cursor、Codex 等平台,並強調同意與範圍限制——不可用於招聘、臨床或信用決策。

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

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

DHDNA 分析器 — 認知模式提取

一個用於提取任何文本作者認知指紋的結構化系統。基於數位人類 DNA(DHDNA)框架——該理論認為每個心智都有一個獨特的簽名模式,透過其推理、決策、價值判斷和溝通方式表達出來。

已發表研究:DHDNA 預印本 (DOI: 10.5281/zenodo.18736629) | IDNA 整合 v2 (DOI: 10.5281/zenodo.18807387)

核心理念

就像生物 DNA 透過鹼基對編碼身體特徵一樣,數位人類 DNA 透過思維模式編碼認知特徵。每個人在分析深度、創意範圍、情緒處理、策略思考和倫理推理的組合,創造了一個獨特的認知簽名——就像指紋一樣獨特。

分析器不判斷思考是「好」還是「壞」。它繪製心智運作的拓撲結構。

12 個認知維度

分析文本時,根據文本中的證據,對每個維度以 1–10 分進行評分:

#維度測量內容低分 (1-3)高分 (8-10)
1分析深度邏輯嚴謹性、結構化推理、因果鏈直覺式、整體式、模式導向系統化、證據導向、精確
2創意範圍連結的新穎性、隱喻使用、橫向思考傳統、漸進突破典範、跨領域綜合
3情緒處理情緒詞彙、同理心訊號、情感整合超然、臨床式情感豐富、感受整合
4語言精確度詞彙複雜度、句子結構、修辭簡單、直接結構複雜、細膩
5倫理推理價值觀訊號、公平關注、後果意識務實、結果導向原則驅動、正義導向
6策略思考長期規劃、競爭意識、資源最佳化戰術性、反應式多步棋、賽局理論式
7記憶整合對過去經驗的參考、歷史模式、連續性聚焦當下深度歷史意識、先例驅動
8社交智能受眾意識、觀點採納、關係框架自我參照深度他人意識、聯盟建立
9領域專業技術深度、專業知識、術語自信通才深度專才
10直覺推理直覺訊號、啟發式捷徑、模式跳躍有條理、逐步信仰之躍、洞察驅動
11時間取向思維的時間視野——過去、現在或未來聚焦錨定於現在跨越時間、從歷史到未來主義
12後設認知對自身思考的自我意識、不確定性承認缺乏反思深度自我覺察、思考思考本身

6 組張力對

維度之間存在張力——某個維度的高分通常與其搭配維度的低分相關。這些張力本身就是認知簽名:

配對張力揭示的內容
維度 1 ↔ 維度 10分析性 ↔ 直覺性邏輯 vs. 直覺——心智如何得出結論
維度 3 ↔ 維度 6情緒性 ↔ 策略性感性 vs. 理性——什麼驅動決策
維度 2 ↔ 維度 5創意性 ↔ 倫理性自由 vs. 框架——在規則內或超越規則的創新
維度 4 ↔ 維度 12語言性 ↔ 後設認知性表達 vs. 自我覺察——外部技巧 vs. 內部反思
維度 7 ↔ 維度 11記憶性 ↔ 時間性過去 vs. 時間本身——經驗 vs. 時間視野
維度 8 ↔ 維度 9社交性 ↔ 領域性廣度 vs. 深度——人際技能 vs. 技術精通

如何進行分析

階段 1 — 證據收集

仔細閱讀文本。對於每個維度,找出具體的文本證據:

  • 展示該維度的直接引用
  • 結構模式(論點是如何建立的)
  • 存在的內容 AND 缺失的內容(空白處同樣揭示資訊)
  • 多個段落中重複出現的模式

階段 2 — 評分

對於每個 12 個維度:

  1. 根據證據評分 1-10 分
  2. 引用最強烈的文本證據來支援該分數
  3. 標記信心水準:高(多個清晰訊號)、中(部分訊號)、低(推測)

階段 3 — 模式綜合

評分完成後,找出以下內容:

主導模式: 分數最高的 2-3 個維度——這是心智的「家園基地」

陰影模式: 分數最低的 2-3 個維度——這是心智不自然走到的區域

簽名張力: 哪些張力對顯示出最大的差距?這些比任何單一分數更能定義認知風格。

推理拓撲: 心智如何在想法間移動?

  • 線性(A → B → C → 結論)
  • 螺旋(從多個角度接近同一個想法,每次更深入)
  • 網路(將不同領域連結成綜合)
  • 辯證(正題 → 反題 → 合題)
  • 碎形(在微觀和宏觀層次上呈現相同模式)

決策指紋: 面對選擇時,這個心智是:

  • 先分析,然後決定?(分析主導)
  • 先感受,然後合理化?(情緒主導)
  • 先想像結果,然後反向工作?(策略主導)
  • 質疑問題本身?(後設認知主導)

階段 4 — 分析輸出

以以下格式呈現分析:

═══════════════════════════════════════════
  DHDNA 認知分析
  對象:[姓名或「匿名」]
  分析文本:[N 字 / N 段落]
  信心水準:[高 / 中 / 低]
═══════════════════════════════════════════

維度分數:
  1. 分析深度 ···· [█████████·] 9/10
  2. 創意範圍 ······ [███████···] 7/10
  ...(全部 12 個)

張力圖:
  分析性 ████████░░ ↔ ░░████████ 直覺性
  情緒性  ███░░░░░░░ ↔ ░░░░░░████ 策略性
  ...(全部 6 組配對)

主導模式:[前 2-3 個維度]
陰影模式:[後 2-3 個維度]
推理拓撲:[線性 / 螺旋 / 網路 / 辯證 / 碎形]
決策指紋:[先分析 / 先感受 / 先想像 / 先質疑]

敘述綜合:
[2-3 段自然語言描述,說明這個心智如何運作、
它的獨特之處,以及它可能會忽略什麼]

關鍵引用:
[3-5 個最具揭示性的引用,附帶維度歸屬]
═══════════════════════════════════════════

比較模式

當使用者提供兩個或多個來自不同作者的文本時,分別產生個別分析,然後進行比較綜合:

  • 思維在哪些方面趨同?(共同的高分維度)
  • 思維在哪些方面分歧?(同一維度上的相反分數)
  • 哪些張力對會產生富有成效的歧見?
  • 如果這些思維在同一個房間,對話會是什麼樣子?

自我分析模式

如果使用者要求分析自己的思維(使用對話歷史作為文本),請保持透明:

  • 在回顧對話之前先詢問。 說明你打算使用哪些內容作為來源 材料,並等待回覆。先前的對話輪次是為不同目的而寫的, 挖掘它們進行心理推斷不應該默默進行。
  • 根據目前的對話進行評分
  • 承認對話文本可能無法代表完整的範圍
  • 請注意,人們在與 AI 寫作時,思維方式通常與與人類寫作時不同
  • 如果使用者提供其他寫作樣本,願意重新分析

同意與範圍

此技能推斷個人的認知和心理屬性。這與總結文件不同, 界線很重要:

  • 分析使用者為當前請求帶來的文本。 不要尋找更多關於 同一作者的材料——其他檔案、先前的會話,或你碰巧讀到的任何內容。
  • 對第三方的分析是推測性的,必須如此說明。 當作者是 不在對話中且未同意被分析的人——來自轉發郵件的同事、來自申請的 候選人、來自論文的作者時——將輸出標記為基於一個文本樣本的推測, 而不是關於該人的發現。
  • 拒絕為影響他人重大決策的分析提供服務。 招聘、晉升、 入學、臨床、紀律或信用決策都超出範圍;此框架沒有 支持該用途的驗證,而且 1–10 分的認知分數看起來比實際權威 得多。
  • 所有內容僅限於當前會話。 分析不會寫入使用者未要求的位置, 也不會發送給任何服務。

這不是什麼

  • 不是人格測試(MBTI、大五人格等)——那些測量行為傾向,DHDNA 測量認知結構
  • 不是智慧的判斷——一位西洋棋大師和一位詩人可能分數非常不同,但都展現了深刻的認知能力
  • 不是靜態的——一個人的 DHDNA 會隨著學習、經驗和成長而演變。分析是快照,不是命運。

由誰建立

AHK Strategies — AI 地平線知識 完整平台: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.

相關技能