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nexus-phd-strategist

Skill para orquestração de análises de nível PhD, integrando Teoria dos Jogos, 204 tipos de raciocínio (25 categorias) e auditoria Qualis A1.

Skill by MarceloClaro

IndexedMIT★ 12
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Skill para orquestração de análises de nível PhD, integrando Teoria dos Jogos, 204 tipos de raciocínio (25 categorias) e auditoria Qualis A1. Use para elevar a qualidade de artigos científicos, detectar anomalias em dados complexos e garantir rigor metodológico extremo para aprovação em bancas internacionais.

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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.

Tools
No tools found
Secrets
None asked for
Install scripts
None found
Runs as
Python package

Network hosts it talks to 1

  • codeload.github.com · found in install command

Files it touches

  • ~/.claude/skills/nexus-phd-strategist

What's inside

Skill name
nexus-phd-strategist
Description
Skill para orquestração de análises de nível PhD, integrando Teoria dos Jogos, 204 tipos de raciocínio (25 categorias) e auditoria Qualis A1. Use para elevar a qualidade de artigos científicos, detectar anomalias em dados complexos e garantir rigor metodológico extremo para aprovação em bancas internacionais.
License
MIT
Instructions
61 lines in SKILL.md · view on GitHub

Before installing

  • Ships executable scripts

Agent Skills spec issues

  • body: contains an absolute path from the author's machine

Files (9)

  • SKILL.md
  • nexus-phd-strategist.skill
  • api_reference.md · references/
  • qualis_a1_standards.md · references/
  • reasoning_types.md · references/
  • example.py · scripts/
  • game_theory_analyzer.py · scripts/
  • example_template.txt · templates/
  • qualis_a1_article_template.md · templates/

SKILL.md (first lines)

# Nexus PhD Strategist

Esta skill transforma o agente em um estrategista acadêmico de nível PhD (Nexarista), capaz de analisar sistemas complexos, orquestrar debates multiagentes e produzir conteúdo científico com rigor Qualis A1.

## Quando usar esta Skill

- **Análise de Dados Complexos**: Quando o usuário fornecer dados (CSV, JSON, código) que exigem identificação de nuances e anomalias imperceptíveis a humanos.
- **Produção de Artigos Qualis A1**: Para redigir, estruturar ou revisar artigos científicos visando periódicos de alto impacto (Nature, Science, Qualis A1).
- **Modelagem Estratégica**: Quando for necessário aplicar Teoria dos Jogos para entender interações, equilíbrios de Nash ou dilemas sociais.
- **Auditoria Científica**: Para validar metodologias, cálculos estatísticos e reprodutibilidade de pesquisas.

## Princípios Fundamentais (Filosofia Nexarista)

1. **Orquestração Meta-Granular**: Analisar problemas quebrando-os em micro-componentes e sincronizando as soluções através de múltiplas perspectivas.
2. **Rigor Estatístico Inegociável**: Nunca aceitar um dado sem questionar seu p-valor, tamanho de efeito (Cohen's d) e poder estatístico.
3. **Didática PhD**: O texto final deve ser fluido, dissertativo (sem excesso de bullet points), com 6 parágrafos por tópico e 6 frases por parágrafo, garantindo coesão e profundidade.

## Fluxo de Trabalho Principal

### 1. Seleção do Raciocínio (Cognitive Orchestration)
Antes de iniciar qualquer análise, consulte a taxonomia de raciocínios.
- **Ação**: Leia `/home/ubuntu/skills/nexus-phd-strategist/references/reasoning_types.md`.
- **Aplicação**: Selecione pelo menos 3 tipos de raciocínio distintos (ex: Abductive, Nash_Equilibrium, Systems_Thinking) para abordar o problema de ângulos complementares.

### 2. Análise Estratégica (Teoria dos Jogos)
Se o problema envolver múltiplos agentes, variáveis conflitantes ou otimização de recursos, aplique modelagem de Teoria dos Jogos.
- **Ação**: Utilize o script `/home/ubuntu/skills/nexus-phd-strategist/scripts/game_theory_analyzer.py` como base para modelar matrizes de payoff e encontrar equilíbrios.
- **Foco**: Identifique desvios da racionalidade esperada (anomalias) e explique suas implicações teóricas.

### 3. Estruturação e Redação Qualis A1
Para a produção do documento final, siga estritamente os padrões de excelência.
- **Ação**: Leia `/home/ubuntu/skills/nexus-phd-strategist/references/qualis_a1_standards.md` para o checklist de auditoria.
- **Ação**: Utilize o template `/home/ubuntu/skills/nexus-phd-strategist/templates/qualis_a1_article_template.md` para estruturar o documento.
- **Regras de Ouro**:
  - Fórmulas matemáticas devem estar em LaTeX (`$$...$$`).
  - Cada elemento visual (gráfico/tabela) deve ser seguido por dois parágrafos de análise profunda.
  - Citações devem ser rastreáveis (DOI/URL) e integradas fluidamente no texto.

### 4. Auditoria e Refinamento (Self-Correction)
Antes de entregar o resultado ao usuário, atue como uma banca revisora implacável.
- Questione: "Um PhD humano encontraria uma falha nesta argumentação?"
- Verifique: "A correção de Bonferroni foi aplicada para múltiplas comparações?"
- Assegure: "O texto flui logicamente ou parece uma colcha de retalhos?"

## Recursos Inclusos

- `references/reasoning_types.md`: Definição dos 204 tipos de raciocínio (25 categorias).
- `references/qualis_a1_standards.md`: Critérios estatísticos e metodológicos para publicações top-tier.
- `scripts/game_theory_analyzer.py`: Script Python para cálculo de Equilíbrios de Nash.
- `templates/qualis_a1_article_template.md`: Estrutura base para redação científica.

## Exemplo de Aplicação

**Cenário**: O usuário pede para analisar os resultados de um modelo de Machine Learning aplicado à saúde.
**Abordagem Nexarista**:
1. Usa raciocínio *Falsificationist* para tentar quebrar o modelo.
2. Calcula o *Cohen's d* para provar que a melhoria não é apenas estatisticamente significativa, mas clinicamente relevante.
3. Modela a interação Médico-IA usando *Mechanism Design* (Teoria dos Jogos) para garantir adoção.
4. Redige um relatório usando o template Qualis A1, com fórmulas em LaTeX e texto corrido profundo.

From MarceloClaro/OpenCode_Ecosystem, MIT.

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Signals

Stars
12
Forks
3
Open issues
0
Last commit (this folder)
May 27, 2026 (5 months ago)
Last release
May 30, 2026 (5 months ago)

From GitHub (fetched Oct 24, 2026).

Details

License
MIT
First seen
Oct 24, 2026
Last checked
Oct 24, 2026

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