theory-to-toy-cases について
Theory to Toy Casesは、大きな問題に適用する前に、小さな具体例で抽象的な考えを検討するスキルです。境界や失敗、誤解を招く結果を調べ、例から分かることと分からないことを整理します。
主な機能
- 01主張を最小限の設定に置き換え
- 02対照的なケースを2~5件作成
- 03小規模なシミュレーションや例の作成
- 04予測と結果の比較
- 05例の適用限界の明示
活用シーン
- 01研究アイデアの前提確認
- 02境界条件や失敗条件の検討
- 03分析を広げる前の小規模な検証
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。
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npx skills add https:/ / github.com/ jurgendn/ agent-skills --skill theory-to-toy-casesインストール後、Claude Code で/theory-to-toy-casesを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
理論を小さな事例に落とし込む
規模を拡大する前に、アイデアを具体化します。
ワークフロー
- 抽象的な主張を、可能な限り小さな設定で言い換えます。
- 最小限の事例を2〜5個作ります:
- アイデアがうまくいくはずの好都合な事例
- 境界事例
- 失敗事例
- 間違った理由でうまくいっているように見える誤解を招く事例
- 必要であれば、小さなシミュレーションや記号的な例を書きます。
- 予測される挙動と実際の挙動を比較します。
- 小さな事例から、全体の問題について分かることを抽出します。
良い小さな事例
次のような事例を優先します:
- 次元が低い
- 解析的に扱いやすい
- 数値で検証できる
- 隠れた前提を明らかにしやすい
ルール
- 小さな事例を証明として使わないでください。
- 何が規模を拡大しても成り立ち、何が成り立たないかを明示してください。
- 小さな事例が失敗した場合は、厄介なものとしてではなく、手がかりとして扱ってください。
出力形式
以下を返します:
- 抽象的なアイデア
- 最小限の設定
- 事例
- 各事例が示すこと
- 研究上の問い全体への示唆
- 小さな事例からは確立できないこと
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