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dhdna-profiler について

dhdna-profiler は、DHDNA の用語を使い、文章に見られる推論や修辞上の選択を記述するテキスト注釈スキルです。提示された文章の振り返りを目的とし、注釈を検証済みの心理測定やアイデンティティ測定とは扱いません。

主な機能

  1. 0112 の観点で文章を注釈
  2. 02根拠として文章中の箇所を引用
  3. 03定性的な記述または独自基準で評価
  4. 04文脈上の制約を踏まえてサンプル比較
  5. 05観察対象を文章に限定

活用シーン

  1. 01文章サンプルの推論を振り返る
  2. 02ジャンルを考慮して草稿を比較
  3. 03文章の根拠と不確実性を確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/k-dense-ai/scientific-agent-skills --skill dhdna-profiler

インストール後、Claude Code で/dhdna-profilerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/advanced-profiling.md

詳細

DHDNA Profiler — テキストパターンのアノテーション

提供されたテキストを Digital Human DNA(DHDNA)の用語で記述するための、探索的な評価基準です。その認知フィンガープリントの言語はフレームワークの比喩であり、独自の、安定した、または識別可能な心理的シグネチャを確立するものではありません。

このワークフローは、文章についての依頼された内省に使用します。パッケージ、認証情報、API 呼び出し、MindBook アカウントは一切必要ありません。MindBook のスコアリングエンジンを再現するものでもありません。

出典と範囲

現在のパブリッシャーページでは、12 の公開ディメンションが設計語彙として挙げられています。以下の表は、それらの名称を既存スキルのアノテーションラベルに対応付けたものです。観察基準とスコアのアンカーはローカルの取り決めであり、上流で検証されたスコアリング指標ではありません。

DHDNA プレプリント『DHDNA: A Framework for Ethical Digital Identity as Inheritable Heritage』(2026 年 2 月 23 日)は、セクション 6.3 において、検証が内部テストに限定されていたと述べています。IDNA v2 プレプリント『Toward a Unified Theory of Digital Consciousness』(2026 年 2 月 27 日)は、セクション 4.3/表 3 の緊張ペアと、セクション 2 の時間的アトラクタモデルを提案しています。どちらの出典も、このスキルのアノテーションに対する心理測定上の妥当性を確立するものではありません。DOI、製品デモ、またはジャーナルへの投稿は、そのような妥当性の証拠にはなりません。

観察可能な推論と修辞的な選択を記述してください。ジャンル、タスク、言語能力、編集、共同作業、AI 支援は、それらの選択を変え得ます。それらから、知能、診断、誠実さ、潜在的な感情、または個人の安定した認知アーキテクチャを推測しないでください。

12 のアノテーションディメンション

#スキルラベル現在のパブリッシャーラベルサンプル内で記述すべき証拠
1Analytical DepthReasoning style明示的な前提、代替案、因果の議論、結論の検証
2Creative RangeCreative synthesisつながり、類推、代替の枠組み。新規性には明示された比較文脈が必要
3Emotional ProcessingEmotional architecture表現された感情と他者の気持ちへの配慮。推測された内面の感情ではない
4Linguistic PrecisionLinguistic signature定義された用語、明確な参照、制御された曖昧さ。平易な文章でも正確になり得る
5Ethical ReasoningEthical reasoning明示的な価値観、影響を受ける当事者、トレードオフ、結果。道徳的性格ではない
6Strategic ThinkingStrategic cognition明示された目標、制約、不測の事態への備え、行動の順序
7Memory IntegrationMemory topology過去の出来事や前例の使用。記憶容量や歴史的真実ではない
8Social IntelligenceSocial intelligence読者への適応と提示された視点。実際の対人能力ではない
9Domain ExpertiseDomain expertise関連する技術的な説明と限定された主張。専門用語だけでは不十分であり、正確さには独立した検証が必要
10Intuitive ReasoningIntuitive processing印象やヒューリスティックへの明示的な依拠。推論の欠如だけでは直感ではない
11Temporal OrientationTemporal awareness明示された時間的視野と、過去・現在・未来のつながり
12MetacognitionMetacognition明示的な不確実性、前提、限界、推論の修正
提案された 6 つの緊張ペア

IDNA プレプリントはこれらのペアリングを提案しています。これらは比較のためのプロンプトであり、確立された負の相関や補完的な尺度ではありません。両方を独立に評価してください。両方が高かったり、低かったり、N/A であったりしてもかまいません。一方を 10 から引いて他方のスコアを導き出さないでください。

ペアサンプルの証拠が何を比較しているか
1 と 10分析的深さと直感的推論
3 と 6情動的処理と戦略的思考
2 と 5創造的範囲と倫理的推論
4 と 12言語的精緻さとメタ認知
7 と 11記憶の統合と時間的志向
8 と 9社会的知能と領域専門性

ワークフロー

1. サンプルを確定する

このリクエストに指定されたテキストのみを使用してください。サンプルラベル、段落または行の参照、ジャンル、目的、言語、および既知の編集コンテキストを記録してください。欠落しているコンテキストは不明としてマークしてください。著者の主張と、引用された発話、架空の登場人物、コピーされた資料とを区別してください。すべての発言を著者に帰属させないでください。

ユーザーが指定された会話のターンの分析を明示的に要求した場合は、そのソース範囲を明記して進めてください。リクエストでソースが曖昧な場合は、以前の会話や無関係なファイルに範囲を広げる前に、どのテキストを使用するかを尋ねてください。

2. 証拠を収集する

各次元について、具体的な引用と、それがどのように観察を裏付けるかを特定してください。存在する場合は反対の証拠も含めてください。表現の欠如と、それを表現する機会の欠如とを区別してください。引用を捏造したり、架空の語り手を書き手の性格に関する証拠として使用したりしないでください。

3. 12 の次元すべてに注釈を付ける

既定では定性的な観察を使用してください。数値スコアリングが要求された場合は、ローカルの 1~10 のルーブリックで整数を使用し、以下のアンカーを宣言してください。

  • 1~3: このサンプルにおいて関連性はあるが限定的、または弱くしか展開されていない表現。
  • 4~7: 明示的で展開された表現であり、いくつかの裏付けとなる文脈を伴う。
  • 8~10: 複数の関連する箇所にわたって持続的かつ詳細に展開された表現。
  • N/A: 適切な証拠がない、または評価する機会がない。ゼロや中間値を決して補完しないでください。

各数値の選択を、その次元の証拠基準に照らして説明してください。これらは順序判断であり、等間隔測定、パーセンタイル、校正された確率、能力のランキングではありません。短いサンプルでは、少数の観察と多くの N/A しか正当化されない場合があります。すべてのスコアや支配的なパターンを無理に当てはめないでください。

各観察に注釈の信頼度を付けてください。複数の明確な箇所がある場合は HIGH、明確だが限定的な例の場合は MEDIUM、曖昧な証拠の場合は LOW です。信頼度はテキストの解釈に関するものであり、安定した特性に関するものではありません。不確実性のために防御可能な観察が妨げられる場合は、投機的なスコアリングではなく N/A を使用してください。

4. テキストパターンを統合する

サンプルが裏付けている場合にのみ、最も証拠の多い 2 つまたは 3 つの次元を特定してください。提案された 6 つのペアリングは、両側に証拠がある場合にのみ論じてください。要求された場合の数値の差は、ローカルの注釈間の差であり、内面の葛藤を特定したり行動を予測したりするものではありません。

議論の構造を例を挙げて記述してください。前提の連続、アイデアの再訪、トピックの接続、または代替案の対比などです。線形、螺旋、網状、弁証法的、フラクタルといったラベルは任意の比喩であり、網羅的なカテゴリーでも、著者の心のモデルでもありません。

述べられた意思決定の手順は、選択が実際に論じられている場合にのみ記述してください。文の順序によって、ある人が私的に何を先に感じ、推論し、または決定したかを確立することはできません。

5. レビューして返す

すべての引用をサンプルに対して、すべての観察を引用された箇所に対して、すべての N/A を利用可能な文脈に対して検証してください。統合がテキストについてのものであり続けることを確認してください。プロファイルは会話内で返してください。要求された場合にのみエクスポートしてください。

12 の次元すべてを含め、この出力テンプレートを使用してください。

DHDNA TEXT PATTERN PROFILE
Sample: [label and source scope]
Context: [genre, purpose, language, editing context or unknown]
Method: [qualitative, or local ordinal 1–10 rubric]

Dimension | Observation | Score or N/A if requested | Confidence | Quote/location
[one row per dimension; missing evidence remains N/A]

Most evidenced patterns: [supported patterns, or insufficient evidence]
Proposed pair comparisons: [both sides supported, or not assessed]
Argument structure: [description with passage references]
Stated decision steps: [description, or not expressed]
Context and limitations: [alternative explanations and missing evidence]

実例

合成サンプル、1段落:

測定を繰り返すか、センサーを交換するという選択肢があります。対照が失敗したため、私は繰り返す方を支持します。対照が再び失敗した場合は、配線を点検します。この説明は暫定的です。温度は記録されていませんでした。

手動での適用では、分析的深さ(代替案と理由)、戦略的思考(条件付きの次のステップ)、メタ認知(明示された限界)が支持されます。感情的処理と記憶の統合は該当なしです。このサンプルには、これらに適した根拠がありません。直感的推論は該当なしであり、分析の存在から推測される低いスコアではありません。言語的精密さは、明示的な指示対象と条件付きの表現から論じることができます。領域の正確さは未確認のままです。この段落は、書き手の専門性を確立していません。安定した思考スタイルを特徴づけたり、選択を予測したりするには、材料が不十分です。

これは例示的な注釈であり、検証済みの参照プロファイルでも、評価者間一致のベンチマークでもありません。

サンプルの比較

まず、ジャンル、プロンプト、長さ、言語、編集の文脈、および各次元を表現する機会を比較します。これらが異なる場合は、結果として生じるサンプルの違いを、著者に帰属させずに記述します。根拠を次元ごとに比較し、該当なしを保持し、複合的な合計、平均的な人物のランキング、予測される相性、または所見として提示された想像上の対人会話を避けます。

自己省察のために、どの指定されたターンまたはサンプルが使用されたかを明記します。AI 向けの会話的な文章は、他の文章とは異なる場合があります。反復されたサンプルでは、注釈プロトコルと文脈を比較可能に保ち、観察された変化と、引き出し方や評価者の判断の変化を区別します。ジャンルのレンズ、縦断的な限界、および簡潔な表記については、高度なプロファイリングを参照してください。

境界

  • 提供されたテキストを、第三者によるテキストも含めて、テキストとして分析します。観察結果がその著者の属性を確立するものではないことを明記します。
  • このルーブリックを、採用、昇進、入学審査、臨床、懲戒、または信用の判断に使用しないでください。代わりに、文章または根拠について、直接的でタスクに関連したレビューを提供します。
  • 追加の個人的な資料を取得したり、サンプルを MindBook や他のサービスにアップロードしたり、ユーザーの指示なしにプロファイルを保存したりしないでください。このスキルは、そのホストアプリケーションについて、オフライン処理や保持に関する保証を行いません。
  • 変化するサンプルの注釈を、認知的な成長、衰退、アイデンティティ、または診断として記述しないでください。高いスコアも低いスコアも、知能や人間としての価値の尺度ではありません。

帰属

オリジナルのスキル作者: AHK Strategies。関連製品: MindBook。これらの公開リンクは参照であり、サービス連携ではありません。このスキルの MIT ライセンスは、リンクされた研究や製品を再ライセンスするものではありません。

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