prediction-tracking
AI予測の精度を評価するために、時系列で予測結果を追跡・分析できます。過去の予測が実現したか、外れたか、または不確定なままかを判断する際に使用します。
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Track and evaluate AI predictions over time to assess accuracy. Use when reviewing past predictions to determine if they came true, failed, or remain uncertain.
SKILL.md 本文
予測追跡スキル
AI研究者および批評家による予測を追跡し、時間経過に伴う精度を評価します。
予測の記録
新しい予測を記録する際は、以下の情報をキャプチャしてください：
必須フィールド
- text: 述べられた予測の内容
- author: 誰が予測したか
- madeAt: いつ予測されたか
- timeframe: いつ実現すると予想しているか
- topic: AI分野のどの領域に関するか
- confidence: 信頼度がどの程度であったか
オプショナルフィールド
- sourceUrl: 予測がなされた場所
- targetDate: 言及された場合の具体的な日付
- conditions: 注釈や条件
- metrics: 成功を測定する方法
評価ステータス
予測を評価する際は、以下のいずれかを割り当てます：
verified
述べられた通りに明らかに実現した。
- 予測された機能/イベントが発生した
- 述べられた期間内である
- 説明通りかなり実現した
falsified
明らかに実現しなかった。
- 期間が経過してもイベントが発生しなかった
- 矛盾する証拠が出現した
- 著者が主張を撤回または修正した
...
詳細情報
- 作者
- rickoslyder
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/1/19
Source: https://github.com/rickoslyder/HypeDelta / ライセンス: unknown
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