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TIKAZI/TIKAZ-Codex-Knowledge-Research

可追溯的研究與決策,附帶證據帳本、異議、信心度與知識回饋。

TIKAZ-Codex-Knowledge-Research 是什麼?

這是一個專為 AI 代理(如 Claude Code、Cursor、Codex 等)設計的技能,旨在提供結構化、可追溯的研究與決策流程。其核心是以「證據帳本」(Evidence Ledger)記錄每個主張的來源、日期、支持與矛盾證據、信心度及關聯性,確保決策透明且可驗證。技能支援學術研究、產品策略與獨立業務營運三種情境,並可整合個人知識記憶作為歷史對照。完成閘門要求輸出可重現的來源軌跡、明確的不確定性、相反證據以及需要未來重新驗證的主張清單,有效避免幻覺與虛構引用。此技能適合需要嚴謹決策記錄的開發者、產品經理或獨立營運者,可與主流開發平台(如 GitHub Copilot、Cursor 等)搭配使用。

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

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說明文件

知識與研究

由 TIKAZ 設計、整合、重構並持續維護。

TIKAZ 方法

  1. 定義問題、決策、時間邊界、來源類型與證據門檻。
  2. 僅在必要時使用 document-to-markdown 轉換來源檔案;轉換不代表驗證。
  3. 選擇一個擁有者:academic-research、product-strategy 或 solo-business-operations。
  4. 在重要的可重複使用工作之前,先以 personal-knowledge-memory 檢索個人知識,但將其視為候選歷史脈絡。
  5. 建立證據帳本,包含來源、日期、主張、支援、矛盾、信心度與關聯性。
  6. 僅在知識導致執行變更時記錄採用;僅在使用者或客觀證據下記錄成功。

完成閘門

需要可重現的來源軌跡、可見的不確定性、相反證據、無虛構引用、符合原始問題的決策或綜合結論,以及需要未來重新驗證的主張清單。

閱讀 references/routing.md 與 references/output-contract.md。

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