scientific-thinking - SKILL.md Agent Skill

name: scientific_thinking router_kit: DevOpsKit description: Bilimsel metod, hipotez, kanıt değerlendirme, bias analizi. ⚠️ Araştırma/analiz için kullan. Mimari karar için → ultrathink-core. metadata: skillport: category: research tags: [architecture, automation, best practices, clean code, coding, collaboration, compliance, debugging, design patterns, development, documentation, efficiency, git, optimization, productivity, programming, project management, quality assurance, refactoring, scientific thinking, software engineering, standards, testing, utilities, version control, workflow] - analysis

🔬 Scientific Thinking

Bilimsel düşünce ve kritik analiz metodolojisi.

⚡ Bilimsel Metod (Hızlı)

Gözlem → Soru → Hipotez → Test → Analiz → Sonuç

Yazılım Karşılığı
Bug report → "Neden?" → "Muhtemelen X" → POC/Test → Log analizi → Root cause

📝 Hipotez Template

**Hipotez:** [Net, test edilebilir ifade]
**Dayanak:** [Gözlemler]
**Test:** [Nasıl doğrulanacak]
**Beklenen:** [Doğruysa ne olmalı]

İyi Hipotez = TFSM

Testable (Test edilebilir)
Falsifiable (Yanlışlanabilir)
Specific (Belirli)
Measurable (Ölçülebilir)

⚖️ Kanıt Hiyerarşisi

Güçlü ←────────────────────→ Zayıf

Kontrollü    Gözlemsel    Anekdot    Otorite
  Deney       Çalışma      Örnek     Görüşü
   │            │            │          │
A/B Test    Log/Metrics  "Bende oldu"  "X söyledi"

🧠 Bias & Fallacy Checklist

Bias	Açıklama	Önlem
Confirmation	Destekleyen kanıt arama	Yanlışlayıcı kanıt ara
Anchoring	İlk bilgiye bağlanma	Birden fazla kaynak
Sunk Cost	Yatırıma bağlılık	Zero-based thinking

Fallacy	Örnek
Ad Hominem	"O junior, ne bilir"
False Dichotomy	"Ya A ya B"
Appeal to Authority	"Google yapıyor"

📊 Karar Matrisi

| Kriter | Ağırlık | A | B | C |
|--------|---------|---|---|---|
| Maliyet | 30% | 3 | 5 | 4 |
| Süre | 25% | 4 | 3 | 5 |
| Risk | 25% | 5 | 4 | 3 |
| **Toplam** | | X | Y | Z |

Scientific Thinking v2.1 - Enhanced

🔄 Workflow

Kaynak: The Feynman Technique & First Principles Thinking

Aşama 1: Observation & Hypothesis (The "Why")

First Principles: Sorunu en temel gerçeklerine ("Reasoning by First Principles") indirge. Analoji yapmaktan kaçın.
Null Hypothesis: "Yaptığım değişiklik hiçbir etki yaratmadı" varsayımını (Null Hypothesis) çürütmeye çalış.
Occam’s Razor: En basit açıklamanın doğru olma ihtimalini (Parsimony) öncele.

Aşama 2: Experiment Design (The "How")

Control Group: Karşılaştırma yapabilmek için değişmeyen bir kontrol grubu veya "baseline" belirle.
Isolation: Değişkenleri izole et. Aynı anda iki parametreyi değiştirme (Ceteris Paribus).
Blind Testing: Mümkünse gözlemci önyargısını (Observer Bias) kaldırmak için kör test yap.

Aşama 3: Analysis & Conclusion (The "What")

Statistical Significance: Sonucun şans eseri olup olmadığını sorgula (p-value mantığı).
Correlation != Causation: Korelasyonun nedensellik anlamına gelmediğini her zaman hatırla.
Peer Review: Bulgularını başkasına (veya AI'ya) "şeytanın avukatı"nı oynaması için sun.

Kontrol Noktaları

Aşama	Doğrulama
1	Hipotez yanlışlanabilir (Falsifiable) mi? (Eğer yanlış çıkarsa bunu kabul edecek misin?).
2	Veri seti yeterince büyük mü? (Law of Large Numbers).
3	Sonuç tekrarlanabilir (Reproducible) mi? (Aynı deneyi yarın yapsan aynı sonucu alır mısın?).