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dhdna-profiler について

テキストの根拠に基づき、12の次元で著者の認知パターンを推定するスキルです。複数の著者の比較にも対応し、第三者への推定や重大な判断への利用には明確な制限を設けています。

主な機能

  1. 0112の認知次元をスコア化
  2. 02根拠と確信度を記録
  3. 03優勢なパターンと緊張関係を統合
  4. 04複数のテキストを比較
  5. 05同意、プライバシー、利用範囲を規定

活用シーン

  1. 01依頼時に提示された文章サンプルの分析
  2. 02著者間の思考パターンの比較
  3. 03文章に表れた推論や意思決定傾向の整理

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/kalarislabs/research-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 プロファイラー — 認知パターンの抽出

あらゆるテキストの作者の認知的な指紋を抽出する、体系的なシステムです。Digital Human DNA(DHDNA)フレームワークに基づいています。この理論では、誰もが、推論、意思決定、価値観、コミュニケーションの方法に表れる固有のパターンを持つとされています。

公開研究:DHDNA プレプリント(DOI: 10.5281/zenodo.18736629) | IDNA 統合版 v2(DOI: 10.5281/zenodo.18807387)

基本概念

生物の DNA が塩基対を通じて身体的な個性をコードするように、Digital Human DNA は思考パターンを通じて認知的な個性をコードします。分析の深さ、創造性の広がり、感情の処理、戦略的思考、倫理的推論の組み合わせによって、一人ひとりに指紋と同じくらい際立った固有の認知的シグネチャーが生まれます。

このプロファイラーは、思考を「良い」「悪い」と評価するものではありません。心の働き方の構造を明らかにします。

12 の認知的次元

テキストをプロファイリングする際は、テキスト内の根拠に基づき、各次元を 1~10 の尺度で評価してください。

#次元測定する内容低スコア(1~3)高スコア(8~10)
1分析の深さ論理の厳密さ、体系的な推論、因果関係の連鎖直感的、全体論的、パターン重視体系的、論証重視、精密
2創造性の広がり新たな結びつき、比喩の活用、水平思考慣習的、漸進的パラダイムを覆す、分野横断的な統合
3感情の処理感情を表す語彙、共感の表れ、感情の統合距離を置いた、臨床的感情豊か、感情を統合
4言語の精密さ語彙の洗練度、文章構造、修辞簡潔、直接的構造が複雑、機微に富む
5倫理的推論価値観の表れ、公平性への配慮、結果への認識実利的、結果重視原則重視、公正志向
6戦略的思考長期計画、競争への認識、リソースの最適化戦術的、受動的多段階、ゲーム理論的
7記憶の統合過去の経験、歴史的パターン、継続性への言及現在重視歴史を深く認識し、先例を重視
8社会的知性読者への配慮、視点の切り替え、関係性の捉え方自己言及的他者への深い配慮、連携の構築
9専門分野の知識技術的な深さ、専門知識、専門用語への習熟度ゼネラリスト高度な専門家
10直感的な推論直感の表れ、ヒューリスティックな近道、パターンの飛躍体系的、段階的大胆な直感、洞察主導
11時間的志向思考の時間軸――過去、現在、未来のいずれに重点を置くか現在に軸足を置く長い時間軸、歴史から未来を見通す
12メタ認知自分自身の思考への自覚、不確実性の認識内省しない深い自己認識、思考について思考する
6 つの緊張ペア

各次元は互いに緊張関係にあり、一方のスコアが高いと、ペアとなるもう一方のスコアが低くなる傾向があります。こうした緊張関係こそが、認知の特徴です。

ペア緊張関係明らかになること
DIM 1 ↔ DIM 10分析的 ↔ 直感的論理 vs. 直感 — 心がどのように結論に至るか
DIM 3 ↔ DIM 6感情的 ↔ 戦略的心 vs. 頭 — 意思決定を動かすもの
DIM 2 ↔ DIM 5創造的 ↔ 倫理的自由 vs. 枠組み — ルールの範囲内、またはルールを超えたイノベーション
DIM 4 ↔ DIM 12言語的 ↔ メタ認知的表現 vs. 自己認識 — 外に向けた技量 vs. 内省
DIM 7 ↔ DIM 11記憶的 ↔ 時間的過去 vs. 時間そのもの — 経験 vs. 時間軸
DIM 8 ↔ DIM 9社会的 ↔ 領域的幅広さ vs. 深さ — 対人スキル vs. 技術的熟達

プロファイリングの方法

フェーズ 1 — 証拠の収集

テキストを注意深く読みます。各次元について、具体的なテキスト上の証拠を特定します。

  • その次元を示す直接引用
  • 構成上のパターン(議論の組み立て方)
  • 何が含まれているか、そして何が含まれていないか(欠落からも内容と同じほど多くのことがわかります)
  • 複数の箇所にわたって繰り返されるパターン
フェーズ 2 — スコアリング

12 の各次元について、次の作業を行います。

  1. 証拠に基づいて 1〜10 のスコアを付ける
  2. そのスコアを裏付ける最も強いテキスト上の証拠を引用する
  3. 確信度を付記する:HIGH(明確なシグナルが複数ある)、MEDIUM(シグナルがいくつかある)、LOW(推論に基づく)
フェーズ 3 — パターンの統合

スコアリング後、次の項目を特定します。

優勢なパターン: スコアが最も高い 2〜3 個の次元 — これが思考の「ホームベース」です

シャドウパターン: スコアが最も低い 2〜3 個の次元 — 思考が自然には向かわない領域です

特徴的な緊張関係: 最も大きな差がある緊張ペアはどれか。これらは、個々のスコア以上に認知スタイルを形作ります。

推論のトポロジー: 思考はどのようにアイデアをたどりますか?

  • 線形(A → B → C → 結論)
  • 螺旋(同じアイデアに複数の角度から迫り、そのたびに深く掘り下げる)
  • ネットワーク(異なる領域を結び付けて統合する)
  • 弁証法(テーゼ → アンチテーゼ → ジンテーゼ)
  • フラクタル(ミクロとマクロの両方のレベルで同じパターンが現れる)

意思決定の指紋: 選択に直面したとき、この思考はどのように進みますか?

  • まず分析し、その後に決断する?(分析優勢)
  • まず感じ、その後に理屈を付ける?(感情優勢)
  • まず結果を思い描き、その後に逆算する?(戦略優勢)
  • 問いそのものを問い直す?(メタ認知優勢)
フェーズ 4 — プロファイルの出力

次の形式でプロファイルを提示します。

═══════════════════════════════════════════
  DHDNA COGNITIVE PROFILE
  Subject: [Name or "Anonymous"]
  Text analyzed: [N words / N paragraphs]
  Confidence: [HIGH / MEDIUM / LOW]
═══════════════════════════════════════════

DIMENSION SCORES:
  1. Analytical Depth ···· [█████████·] 9/10
  2. Creative Range ······ [███████···] 7/10
  ... (all 12)

TENSION MAP:
  Analytical ████████░░ ↔ ░░████████ Intuitive
  Emotional  ███░░░░░░░ ↔ ░░░░░░████ Strategic
  ... (all 6 pairs)

DOMINANT PATTERN: [Top 2-3 dimensions]
SHADOW PATTERN: [Bottom 2-3 dimensions]
REASONING TOPOLOGY: [Linear / Spiral / Web / Dialectic / Fractal]
DECISION FINGERPRINT: [Analyze-first / Feel-first / Envision-first / Question-first]

NARRATIVE SYNTHESIS:
[2-3 paragraph natural language description of how this mind works,
what makes it distinctive, and what it might miss]

KEY QUOTES:
[3-5 most revealing quotes with dimension attribution]
═══════════════════════════════════════════

比較モード

ユーザーが異なる著者による 2 つ以上のテキストを提示した場合は、個別のプロファイルを作成したうえで、比較の統合結果を提示します。

  • 思考が一致するのはどこか。(共通してスコアが高い次元)
  • 思考が異なるのはどこか。(同じ次元で相反するスコア)
  • どの緊張ペアが、建設的な意見の相違を生み出すか。
  • これらの思考を持つ人々が同じ部屋にいたら、どのような会話になるか。

セルフプロファイルモード

ユーザーが会話履歴をテキストとして使い、自分自身の思考をプロファイリングするよう求めた場合は、透明性を保ちます。

  • 会話を読み返す前に、許可を求めます。 情報源として使う予定の内容を伝え、返答を待ちます。以前の発言は別の目的で書かれたものであり、それをひそかに心理的推論の材料として利用してはなりません。
  • これまでの会話に基づいてスコアを付ける
  • 会話文だけでは思考の全体像を表していない可能性があることを認める
  • AI 向けに書く場合と人間向けに書く場合では、思考の仕方が異なることがよくあると伝える
  • ユーザーがほかの文章サンプルを提示した場合は、再度プロファイリングを行うと提案する

同意と範囲

このスキルは、個人の認知的・心理的属性を推測します。これは文書を要約することとは異なり、境界を守ることが重要です。

  • 現在のリクエストでユーザーが提示した文章をプロファイリングしてください。 同じ著者に関する他の資料(別のファイル、過去のセッション、偶然目にしたものなど)を探しに行かないでください。
  • 第三者のプロファイルは推測であり、その旨を明記する必要があります。 著者が会話に参加しておらず、分析に同意していない人(転送されたメールの同僚、応募者、論文の著者など)の場合、その人物についての確定的な判断ではなく、1つの文章サンプルに基づく推測として出力に明記してください。
  • その人についての重大な判断に役立てるプロファイリングは断ってください。 採用、昇進、入学、臨床、懲戒、信用に関する判断は対象外です。このフレームワークはその用途を裏付ける検証を受けておらず、1〜10の認知スコアは実際以上に権威あるものとして受け取られます。
  • すべてセッション内にとどめてください。 プロファイルを、ユーザーが指定していない場所に書き込んだり、サービスに送信したりしないでください。

これは何ではないか

  • 人格検査(MBTI、ビッグファイブなど)ではありません。これらは行動傾向を測定しますが、DHDNA が測定するのは認知アーキテクチャです。
  • 知能の評価ではありません。チェスのグランドマスターと詩人ではスコアが大きく異なる場合がありますが、どちらも卓越した認知能力を示します。
  • 固定的なものではありません。人の DHDNA は、学習や経験、成長に伴って変化します。プロファイルはある時点の記録であり、運命を定めるものではありません。

開発元

AHK Strategies — AI Horizon Knowledge
プラットフォームの全容:themindbook.app
研究:DHDNA Paper (DOI: 10.5281/zenodo.18736629)

エージェントの作業手順

  1. 環境を確認します。 何かを書く前に、ユーザーの草稿、データ、図表、投稿先を収集します。
  2. 入力を明確にします。 データまたはユーザーから、形式、識別子、パラメーターを確認します。結果を左右する値を推測せず、質問してください。
  3. まず小規模に実施します。 1つのセクションまたは段落を作成し、トーン、構成、用語をユーザーに確認します。
  4. 上記の指示と参考資料を使って、タスク全体を実行します。
  5. 結果を検証します。 すべての主張がユーザーのデータまたは検証済みの情報源に基づいていること、数値が表や図と一致すること、引用が実在することを確認します(citation-verification)。
  6. 報告します。 実行した内容(バージョン、コマンド、パラメーター)、確認した内容、未確認の事項を述べます。
こうした場合対応
主張を裏付けるデータや引用がない根拠を捏造せず、本文中に [citation needed] などの印を付けます。
これらの指示にある関数、フラグ、エンドポイントがインストール済みバージョンにないインストール済みバージョンのドキュメント(help()、--help、公式ドキュメント)を確認して対応し、ユーザーに伝えます。API を決して捏造しないでください。
必須の入力、識別子、パラメーターが曖昧ユーザーに尋ねるか、実行前に前提を明示します。

誠実性に関するルール

  • 結果、パラメーター、識別子、引用、統計を決して捏造しないでください。実行または検証できない場合は、その旨を明確に伝えてください。
  • 著者はユーザーです。ユーザーが提示または承認していない結果、参考文献、主張を追加しないでください。
  • ここに記載されたバージョン固有の詳細は古くなっている可能性があるものとして扱い、インストール済みバージョンの公式ドキュメントで確認してください。
  • 金銭が発生する、共有 GPU やクラウドのクォータを消費する、個人データや患者データに触れる、または取り消せない操作を行う前に、ユーザーに確認してください。

関連スキル

  • creative-thinking-for-research:創造的思考に認知科学のフレームワークを適用し、コンピューターサイエンスと AI 研究のアイデア創出を支援します。
  • consciousness-council:あらゆる質問、意思決定、創造的な課題について、多角的な Mind Council の討議を実行します。

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