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theory-to-toy-cases

theory-to-toy-cases

github.com/jurgendn生産性1154 回インストール6 週間前に更新
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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

  1. 01主張を最小限の設定に置き換え
  2. 02対照的なケースを2~5件作成
  3. 03小規模なシミュレーションや例の作成
  4. 04予測と結果の比較
  5. 05例の適用限界の明示

活用シーン

  1. 01研究アイデアの前提確認
  2. 02境界条件や失敗条件の検討
  3. 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。

$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

  1. 抽象的な主張を、可能な限り小さな設定で言い換えます。
  2. 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
  3. 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。
  4. 予測される挙動と実際の挙動を比較します。
  5. 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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