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Agentes51 mil · #1969

scientific-brainstorming

Ajuda seu agente a gerar e discutir ideias científicas de forma estruturada. Ele avalia as ideias com base em evidências. É útil para pesquisadores em fases iniciais de projetos para explorar novas direções.

O que ela faz

Ajuda a pensar em novas ideias para pesquisas científicas, organizando e avaliando essas ideias de forma clara. É útil para começar a pesquisar ou decidir quais caminhos seguir.

Quando usar

  • ✓Quando você tem uma pergunta científica e quer explorar possíveis respostas.
  • ✓Ao decidir qual ideia de pesquisa é mais promissora para investigar.
  • ✓Para desafiar e melhorar ideias existentes com base em evidências.

Exemplo do que pedir para a IA

“Quais são as possíveis abordagens para entender o impacto das mudanças climáticas na migração de pássaros, considerando as evidências atuais?”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/scientific-brainstorming/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/scientific-brainstorming/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A IA ajuda a gerar ideias separadamente, depois as organiza e avalia com base em critérios definidos. Ela garante que todas as opiniões sejam consideradas e que as decisões sejam transparentes.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill scientific-brainstorming

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/scientific-brainstorming/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Brainstorming Científico

Propósito e limites

Use esta habilidade para criar, organizar, desafiar e priorizar de forma transparente direções de pesquisa candidatas. Trate cada resultado como uma proposta, não como uma descoberta. Métodos de criatividade podem alterar a participação e o rendimento de ideias, mas nenhum método melhora universalmente a originalidade, utilidade ou validade científica. A base de evidências e seus limites são resumidos em references/sources.md.

Mantenha estas atividades separadas:

  • Ideação cria perguntas, mecanismos, alternativas ou conceitos de estudo.
  • Avaliação de evidências verifica o que a literatura e os dados confiáveis suportam.
  • Validação de hipóteses requer observações, previsões, desenhos adequados, análises e escrutínio independente; brainstorming não pode validar uma hipótese.
  • Ética, biossegurança, uso duplo, revisão regulatória e institucional requerem os revisores autorizados relevantes. Um brainstorm nunca é uma aprovação.
  • Aconselhamento clínico requer clínicos qualificados e contexto específico do paciente. Não transforme ideias de pesquisa em orientação de diagnóstico ou tratamento.

Para uma hipótese testável baseada em observação, encaminhe para hypothesis-generation. Para arquitetura de estudo, use experimental-design; para tamanho de amostra, statistical-power; para evidências existentes, literature-review; e para análise, statistical-analysis.

Regras de operação

  1. Rotule as afirmações como ideia, suposição, previsão, evidência localizada ou decisão. Nunca misture essas categorias.
  2. Gere independentemente antes de expor os participantes a ideias de outras pessoas ou geradas por IA. A vez de falar presencial pode bloquear a produção, e exemplos podem ancorar a produção posterior.
  3. Preserve visões minoritárias, evidências negativas, incertezas e abstenções. Consenso não é verdade e contagens de votos não são tamanhos de efeito.
  4. Registre a proveniência sem expor informações confidenciais, pessoais, controladas ou não publicadas.
  5. Defina critérios e direções de avaliação antes de pontuar. Mantenha as pontuações brutas, razões, intervalos e desacordos visíveis.
  6. Pesquise a literatura após uma rodada inicial independente quando for prático, então reabra deliberadamente a ideação. Isso reduz a ancoragem precoce sem confundir uma busca incompleta com uma lacuna de pesquisa.
  7. Não selecione automaticamente um "vencedor". Pontuações são auxílios de decisão rastreáveis; julgamento qualitativo, incerteza, viabilidade e portões de ética permanecem decisivos.

Fluxo de trabalho reproduzível

1. Escopo da sessão

Escreva uma pergunta focal e registre:

  • propósito, público, proprietário da decisão e horizonte de tempo;
  • tópicos incluídos e excluídos;
  • restrições que são reais, assumidas, negociáveis ou desconhecidas;
  • conhecimento atual, observações não resolvidas e resultados proibidos;
  • se participantes humanos, animais, cuidados clínicos, dados sensíveis, patógenos, tecnologias controladas ou liberação ambiental poderiam ser implicados.

Se a solicitação buscar cuidado específico do paciente, evasão de supervisão, otimização prejudicial ou detalhes de uso duplo operacionalmente habilitadores, pare a ideação e encaminhe para o processo profissional ou institucional apropriado.

2. Diversifique perspectivas deliberadamente

Convide perspectivas metodológicas, de domínio, de implementação, estatísticas, de segurança, de ética, de partes interessadas e de experiência vivida relevantes. Diversidade não é uma garantia de criatividade: explique qual perspectiva está representada, faltando ou estruturalmente desfavorecida. Use modos de participação acessíveis e IDs de participante pseudônimos onde apropriado.

O facilitador deve divulgar conflitos, evitar oferecer uma resposta preferida primeiro, impedir que membros seniores dominem e pedir aos líderes que contribuam após a rodada independente.

3. Gere independentemente

Dê a todos o mesmo prompt neutro, restrições e janela de tempo fixa. Os participantes escrevem ideias privadamente e em paralelo antes da discussão. Para cada ideia, capture:

  • um ID estável e uma declaração de uma frase;
  • ID(s) do contribuinte e estágio (independent, discussion ou post-check);
  • origem (human, AI-assisted, literature-inspired, mixed ou other);
  • suposições, observações previstas, incertezas e possíveis evidências de desconfirmação;
  • identificadores de origem para ideias inspiradas na literatura e divulgação de ferramenta/propósito para assistência de IA.

Não mostre soluções de exemplo antes desta rodada, a menos que os exemplos sejam necessários; se forem, registre-os como potenciais âncoras.

4. Compartilhe sem avaliação imediata

…

Perguntas frequentes

O que significa 'evidência-aware'?

Significa que as ideias geradas levam em conta o que já se sabe (evidências científicas) e também reconhecem os limites desse conhecimento.

Posso usar isso para validar uma hipótese científica?

Não. Esta ferramenta é para gerar e organizar ideias. A validação real de uma hipótese requer experimentos e análises específicas, que são feitas por outras ferramentas ou especialistas.

A IA vai escolher a melhor ideia para mim?

A IA ajuda a organizar e avaliar as ideias com base em critérios que você define, mas a decisão final sobre qual caminho seguir ainda é sua, considerando todos os fatores.

Detalhes

Descrição original do autor

Facilitates evidence-aware scientific ideation with independent generation, structured discussion, explicit assumptions, transparent evaluation, adversarial review, and decision logs. Use for early-stage research brainstorming or prioritizing candidate directions; hand off empirical validation, study design, ethics or regulatory review, and clinical questions to appropriate experts or skills.

repo: K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
51 mil
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#1969
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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