自动化科研假设测试

• 唯一标识：hub-hypogenic
• 显示名称：自动化科研假设测试
• 能力摘要：用 HypoGeniC、HypoRefine 与联合方法从表格数据和文献中批量生成、优化、测试和比较可检验假设，并管理模型调用、缓存和验证表现。

案例素材

1. 行为研究团队分析匿名调查表。该 skill 会配置变量、标签和任务边界，生成多条可反驳假设，再用独立数据评估而不把模型输出当结论。
2. 研究者希望结合既有论文与新数据。该 skill 会通过文献解析提取理论线索，与数据驱动模式交叉生成候选机制。
3. API 成本成为实验瓶颈。该 skill 会启用缓存和并行控制，记录模型、提示、数据版本和验证分数，支持结果复现。