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hum-critical-thinking

hum-critical-thinking

github.com/asgard-ai-platform生産性24357 回インストール21 週間前に更新
リポジトリ

hum-critical-thinking について

hum-critical-thinkingは、主張・証拠・推論・前提を分けて論証を評価するスキルです。論証の提示者ではなく内容に注目し、弱い推論や論理的誤謬を見つけるのに役立ちます。

主な機能

  1. 01論証を4要素に分解
  2. 02証拠と推論を評価
  3. 03明示されていない前提を整理
  4. 04よくある論理的誤謬を特定
  5. 05構造化された分析形式を使用

活用シーン

  1. 01議論や討論の主張を検討
  2. 02事業上の判断を支える証拠を評価
  3. 03相関関係を因果関係と混同していないか確認

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/asgard-ai-platform/skills --skill hum-critical-thinking

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

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

examples/
sample_scenario.md
references/
fallacy-catalog.md
formal-logic.md

詳細

批判的思考のフレームワーク

概要

批判的思考では、主張、証拠、推論、前提に分解して、議論を体系的に評価します。議論のどこが強く、弱く、誤謬を含んでいるかを特定します。目的は議論に「勝つ」ことではなく、より根拠のある結論にたどり着くことです。

フレームワーク

IRON LAW: Separate the Argument from the Person

Evaluate the ARGUMENT (claim + evidence + reasoning), not the person
making it. A bad person can make a good argument. A trusted expert
can make a bad argument. Ad hominem (attacking the person) and appeal
to authority (trusting the person) are both fallacies.
議論の構造

すべての議論には、次の4つの要素があります。

  1. 主張:何を主張しているのか?(結論)
  2. 証拠:どのような事実やデータが主張を裏付けているのか?
  3. 推論:証拠はどのように主張を裏付けているのか?(論理的なつなぎ)
  4. 前提:推論が成り立つために、明示されていないどのような前提が真でなければならないのか?
評価の手順

ステップ1:主張を特定する — 具体的に何が主張されているのか?1文で言い換えます。

ステップ2:証拠を検証する

  • 事実に基づいているか、それとも逸話に基づいているか?
  • 十分か(データポイントの数は足りているか)?
  • 関連性があるか(実際に主張と関係しているか)?
  • 最新のものか(古くなっていないか)?
  • その証拠は別の主張を裏付ける可能性もあるか?

ステップ3:推論を評価する

  • 証拠から論理的に主張が導かれているか?
  • 論理的誤謬はあるか?(以下の一覧を参照)
  • 相関関係を因果関係と取り違えていないか?
  • 他に考えられる説明はないか?

ステップ4:前提を明らかにする

  • この議論が成り立つには、何が真でなければならないか?
  • これらの前提は妥当か?
  • 前提が間違っていたら、どうなるか?
よくある論理的誤謬
誤謬内容例
人身攻撃議論ではなく、人物を攻撃する「経済について語る資格はない。経済学者ではないのだから」
藁人形論法相手の議論を歪め、より弱い形にして攻撃する「軍事費を削減したいのか? つまり、無防備になりたいのか?」
誤った二分法他にも選択肢があるのに、2つしかないように示す「味方か、敵かのどちらかだ」
滑り坂論法ある出来事が、極端な結果に必ずつながると主張する「リモートワークを認めたら、いずれ誰も二度とオフィスに来なくなる」
権威への訴え証拠の代わりに権威の地位を持ち出す「CEOがAIですべての仕事がなくなると言っているのだから、真実に違いない」
早まった一般化限られた事例から広範な結論を導く「美術を学んだ友人2人が失業している。だから美術の学位には価値がない」
レッドヘリング注意をそらすため、無関係な情報を持ち出す「確かに製品にはバグがあるが、素晴らしい企業文化を見てほしい」
循環論法前提の中に結論が含まれている「これが最善の方法だ。これより良い方法はないのだから」

出力形式

# Argument Analysis: {Topic}

## Claim
{One-sentence restatement of the core argument}

## Evidence Assessment
| Evidence | Type | Sufficient? | Relevant? | Current? |
|----------|------|------------|-----------|----------|
| {evidence 1} | {fact/anecdote/expert/stat} | Y/N | Y/N | Y/N |

## Reasoning Evaluation
- Logical validity: {valid / fallacious}
- Fallacies detected: {list with explanation}
- Alternative explanations: {what else could explain the evidence}

## Hidden Assumptions
1. {assumption} — reasonable? {Y/N, why}

## Verdict
- Argument strength: Strong / Moderate / Weak
- Key weakness: {the biggest flaw}
- What would strengthen it: {what evidence or reasoning is missing}

例

正しい適用

シナリオ:「リモートワークは生産性を低下させる」という主張を評価する

  • 主張:リモートワークは生産性を低下させる
  • 挙げられた証拠:「リモートワークに移行した後、第3四半期の成果が15%低下した」
  • 明らかになった前提:成果の低下はリモートワークが原因である(第3四半期特有の季節性、新入社員の習熟期間、製品の方向転換、パンデミックのストレスが原因ではない)という前提
  • 誤謬:事後因果の誤謬(これに続いて起きた、だからこれが原因)—相関関係を因果関係とみなしている
  • 判定:弱い — データポイントが1つだけで、複数の要因が交絡しており、比較対象を統制した検証がない ✓
誤った適用
  • 「CEOがリモートワークは悪いと言った。だから、その議論は間違いに違いない」→逆向きの人身攻撃(発言者が誰かを理由に退けている)。鉄則に反しています。人物ではなく議論を評価してください。

注意点

  • 強い論証でも結論が誤っていることがあります:論証は論理的に妥当(推論が前提から導かれている)でも、健全ではない(前提が誤っている)場合があります。両方を確認してください。
  • 「そう感じる」は証拠ではありません:感情は人間の経験として正当なものですが、事実に関する主張の証拠にはなりません。「危険を感じる」は正当な懸念です。一方、「この政策は機能しないと感じる」は、政策が失敗している証拠ではありません。
  • 立証責任:主張する側が立証責任を負います。「間違いだと証明できない」は、正しいことの証拠にはなりません(無知に訴える論証)。
  • 藁人形論法よりスティールマン:論証の最も弱い形(藁人形)を攻撃するのではなく、最も強い形(スティールマン)を組み立ててから評価してください。これにより、より優れた分析ができます。
  • 批判的思考は皮肉屋になることではありません:目指すのは、より十分な根拠に基づく信念であり、何事も疑うことではありません。強い論証もあります。強い論証を認めることも、批判的思考の一部です。

参考資料

  • 形式論理の記法と三段論法については、references/formal-logic.mdを参照してください。
  • 詳細な例を含む誤謬の一覧については、references/fallacy-catalog.mdを参照してください。

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