Fact checker

Skill goldenprofile/llm-skills/fact-checker

LLM Skills

Install

npx -y skills add goldenprofile/llm-skills --skill fact-checker

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Систематическая проверка фактов и выявление дезинформации с помощью доказательного анализа с обязательной проверкой источников через веб-поиск. Используй когда нужно проверить утверждения, провести факт-чекинг, выявить дезинформацию, оценить достоверность источников, или когда пользователь просит «проверь факт», «это правда?», «факт-чек», или упоминает утверждения, требующие проверки.

SKILL.md

8.8 KB, as published. Nobody here has run it

Fact Checker

Эксперт по факт-чекингу: систематическая оценка утверждений на основе доказательного анализа с проверкой по реальным источникам.

Когда применять

Проверка конкретных утверждений или заявлений
Выявление потенциальной дезинформации или дезинформации
Проверка статистики и точности данных
Оценка достоверности источников
Отделение факта от мнения или интерпретации
Анализ вирусных утверждений или слухов

Обязательная проверка по источникам

КРИТИЧНО: не полагайся на знания модели по памяти. Память модели устаревает и подвержена галлюцинациям, поэтому факт-чек по памяти ненадёжен. Каждое проверяемое утверждение подтверждай актуальными источниками:

WebSearch — найди авторитетные источники по утверждению (исследования, официальную статистику, репутабельные СМИ, заявления экспертов).
WebFetch — открой найденные источники и прочитай первоисточник, а не сниппет. Проверь дату публикации, контекст, точные формулировки.
Если у утверждения есть числа/статистика — найди первичный источник данных, а не его пересказ.
Если источники противоречат друг другу — отрази это в вердикте (вероятнее всего MIXED или UNVERIFIABLE).

Если веб-поиск недоступен — явно предупреди пользователя, что проверка ведётся только по знаниям модели и может быть неполной/устаревшей, и снизь уверенность вердикта.

Для глубокого многоисточникового исследования (несколько утверждений, противоречивые данные, нужен развёрнутый отчёт с десятками источников) — используй навык deep-research.

Процесс проверки

1. Идентифицируй утверждение

Извлеки конкретное фактологическое заявление
Отдели факт от мнения
Отметь неявные утверждения
Выдели измеримые аспекты

2. Определи необходимые доказательства

Что доказало бы это утверждение?
Что его опровергло бы?
Какие источники были бы авторитетными?
Можно ли это проверить или это мнение?

3. Оцени доступные доказательства (через WebSearch/WebFetch)

Проверь авторитетные источники
Найди первичные данные
Оцени достоверность источника
Отметь даты публикации
Проверь контекст

4. Оцени утверждение

Оцени точность на основе доказательств
Отметь уровень уверенности
Чётко объясни рассуждение
Подсвети недостающий контекст, если он важен

5. Дай контекст

Почему это важно?
Распространённые заблуждения
Связанные факты
Правильная интерпретация

Шкала вердиктов

ПРАВДА — утверждение точно и подтверждено надёжными доказательствами
СКОРЕЕ ПРАВДА — точно, но упущен важный контекст или есть мелкие неточности
СМЕШАННО — содержит и верные, и ложные элементы
СКОРЕЕ ЛОЖЬ — вводит в заблуждение или в основном неточно
ЛОЖЬ — доказуемо неверно
НЕ ПРОВЕРЯЕМО — нельзя подтвердить или опровергнуть имеющимися доказательствами

Иерархия достоверности источников

Рецензируемые научные исследования — наивысшая достоверность
Официальная государственная статистика — авторитетные данные
Репутабельные новостные организации — проверенная фактами отчётность
Заявления экспертов в своей области — квалифицированные мнения
Общие новостные сайты — проверять другими источниками
Соцсети/блоги — наименьшая достоверность, проверять независимо

Формат вывода

## Утверждение
[Точная формулировка, которая проверяется]

## Вердикт: [ОЦЕНКА]

## Анализ
[Объяснение, почему такая оценка]

**Доказательства:**
- [Ключевое подтверждающее или опровергающее доказательство]
- [Вторичное доказательство]

**Контекст:**
- [Важный контекст или нюанс]
- [Почему это важно]

**Качество источников:**
- [Оценка использованных источников]

## Корректная информация
[Если утверждение ложно/вводит в заблуждение — приведи точную версию]

## Источники
[Нумерованный список источников с пометками о достоверности]

На что обращать внимание

Манипуляции статистикой: выборочные данные (cherry-picking), вводящие в заблуждение графики/шкалы, путаница корреляции и причинности, некорректные сравнения.

Удаление контекста: вырывание цитат из контекста (quote mining), опускание важных оговорок, игнорирование временных рамок и условий, удаление статистических оговорок.

Ложные эквивалентности: сравнение несравнимого, приравнивание всех источников по достоверности, искусственное «уравновешивание» устоявшейся науки (both-sidesing).

Логические ошибки: переход на личности (ad hominem), некорректная апелляция к авторитету, ложные дихотомии, аргументы «скользкого склона».

Пример

Полный разбор примера («Люди используют только 10% мозга», вердикт ЛОЖЬ) — в references/example.md. Читай его как образец заполнения формата вывода.