agentsclimarketplace

Deliverable fidelity pl

Skill matematicsolutions/awesome-matematic-skills-pl/fundament-weryfikacyjny/skills/deliverable-fidelity-pl

Polish hub of legal-AI skills - 41 skills in 8 Claude Code / Cowork bundles (LLM output verification, PL/EU case law, DOCX redline, AI Act audit bundle). GDPR-safe, vendor-neutral, MIT.

Install
npx -y skills add matematicsolutions/awesome-matematic-skills-pl --skill deliverable-fidelity-pl

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

2 things to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
  • 2 stars2 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

Weryfikator wiernosci deliverable - sprawdza, czy finalny dokument (opinia, memo, pismo) wiernie oddaje ustalenia analizy: czy zadna flaga RED nie wypadla z podsumowania, czy rozstrzygniecia sa odzwierciedlone. Mechaniczny check (skrypt, za darmo) + osad LLM na 3 najciezszych ustaleniach. Inny niz grounding (czy cytat prawdziwy) i adversarial (czy teza wytrzymuje) - ten pyta "czy streszczenie nie zgubilo tego, co wazne". Pominiete RED = blokada. Uzywaj gdy: "czy deliverable oddaje analize", "czy nic nie wypadlo z podsumowania", "weryfikacja wiernosci", "fidelity", "czy executive summary jest pelne", "czy RED jest w finalnej wersji", "spojnosc analizy z deliverable", przed wyslaniem zlozonego dokumentu ktory streszcza dluzsza analize.

The file declares its own license as Apache-2.0. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.

SKILL.md

7.4 KB, as published. Nobody here has run it

Deliverable Fidelity PL - weryfikator wiernosci dokumentu

Filozofia

Najgrozniejszy blad to nie zly cytat, tylko prawdziwe ustalenie, ktore wypadlo z podsumowania. Analiza znalazla klauzule RED, opinia ma 12 stron, ale w podsumowaniu dla zarzadu tej klauzuli nie ma - bo model "streszczajac" ja pominal. Cytaty sie zgadzaja, teza wytrzymuje atak, a mimo to deliverable klamie przez przemilczenie. Ten skill sprawdza wiernosc: czy to, co wyszlo, oddaje to, co znaleziono.

To trzecia, odrebna os weryfikacji:

  • citation-grounding-pl - czy cytaty istnieja w zrodle (prawdziwosc).
  • adversarial-legal-review-pl - czy teza wytrzymuje atak (odpornosc).
  • deliverable-fidelity-pl - czy deliverable oddaje analize (wiernosc).

Kiedy odpalac

Gdy finalny dokument streszcza dluzsza analize - opinia z podsumowaniem dla zarzadu, memo DD z tabela ryzyk, raport z sekcja wnioskow. Tam, gdzie skracanie moze zgubic ustalenie. Nie trzeba dla krotkiego pisma bez warstwy "analiza -> streszczenie".

Wejscie

  1. Ustalenia analizy (findings) - lista z severity i opcjonalnym rozstrzygnieciem:
    { "findings": [
        { "id": "F1", "severity": "RED", "tekst": "klauzula limitacji odpowiedzialnosci sprzeczna z art. 473 par. 2 KC", "rozstrzygniecie": "rekomendacja usuniecia" },
        { "id": "F2", "severity": "YELLOW", "tekst": "termin platnosci 60 dni - ryzyko zatorow", "rozstrzygniecie": "" }
      ],
      "deliverable": "<pelny tekst finalnego dokumentu>" }
    
  2. Deliverable - finalny tekst do sprawdzenia.

Workflow

  1. Check mechaniczny (skrypt, za darmo) - uruchom:
    node scripts/fidelity-check.mjs <plik-zadania.json>
    
    Skrypt wyciaga kluczowe terminy z kazdego ustalenia, normalizuje (lowercase, biale znaki, cudzyslowy, myslniki) i stosuje konserwatywny stem (utniecie 2 koncowych znakow przy slowach >=7, by zlapac fleksje
    • "klauzuli" pasuje do "klauzula"), po czym sprawdza, czy wystarczajaco terminow pojawia sie w deliverable. Per ustalenie: reprezentowane lub pominiete. Pominiete RED -> blokada (exit 1). Rozstrzygniecia tez sprawdzane.
  2. Kontrola wyrywkowa LLM (osad) - dla ustalen RED (skrypt podaje liste najciezsze_do_spotcheck_llm, maks. 3) sprawdz nie tylko obecnosc slow, ale czy sens jest oddany (RED moze byc wspomniany, ale zbagatelizowany - "drobna uwaga" zamiast "klauzula niewazna"). To robi model, nie skrypt - mechaniczny match nie wykryje przeklamania tonu. Gdy brak ustalen RED, ta kontrola odpada (skrypt nie eskaluje YELLOW).
  3. Werdykt - liczony deterministycznie wg funkcji ponizej, nie "na oko".

Funkcja werdyktu (deterministyczna, jawne wagi i progi)

Werdykt NIE jest ogolnym osadem modelu. Liczy sie go z wynikow kroku 1 (skrypt) i kroku 2 (kontrola wyrywkowa) wg jawnego wzoru - trzy kroki, zawsze w tej kolejnosci:

Krok A - warunki krytyczne (dowolny spelniony -> FAIL, bez liczenia dalej):

  • pominiete RED (skrypt: pominiete_red niepuste, exit 1),
  • RED obecny, ale zbagatelizowany (kontrola wyrywkowa LLM),
  • rozstrzygniecie RED nieodzwierciedlone (skrypt: rozstrzygniecia_red_brak niepuste).

Krok B - score wazony pokrycia. Kazde ustalenie ma wage wg severity:

SeverityWaga
RED5
YELLOW2
GREEN / INFO1

score = suma wag ustalen reprezentowanych / suma wag wszystkich ustalen. Score < 0.85 -> FAIL (nawet gdy zaden RED nie wypadl - masowe gubienie YELLOW tez jest przemilczeniem).

Krok C - prog warunkowy. 3 lub wiecej pominietych YELLOW -> najwyzej CONDITIONAL_PASS: deliverable moze wyjsc dopiero po decyzji czlowieka, z lista pominietych ustalen dolaczona do raportu. Inaczej PASS.

Wagi i progi sa wypisane wprost celowo: audytor odtwarza werdykt z samych liczb w raporcie, bez pytania modelu o uzasadnienie. To wymog rejestrowania zdarzen z art. 12 AI Act sprowadzony do arytmetyki - argument wprost pod PATRONa. Te same trzy kroki (krytyczne -> score wazony -> prog warunkowy) stosuje adversarial-legal-review-pl dla filarow tezy; roznia sie tylko wagi, bo inna materia.

Output (dla uzytkownika)

## Wiernosc deliverable: FAILED

Mechaniczny: 4/5 ustalen reprezentowane
- POMINIETE (RED): F3 "kara umowna bez gornego limitu" - BLOKADA, brak w deliverable
Kontrola wyrywkowa LLM (RED, maks. 3):
- F1 (RED) - oddany wiernie
- F2 (RED) - OBECNY ALE ZBAGATELIZOWANY: analiza "niewazny zapis", deliverable "kwestia do rozwazenia"
- F4 (YELLOW) - oddany

Funkcja werdyktu:
- Krok A (krytyczne): pominiete RED F3 + zbagatelizowany RED F2 -> FAIL.
- Krok B (informacyjnie): reprezentowane F1(5)+F2(5)+F4(2)+F5(1) / wszystkie F1..F5 (5+5+5+2+1)
  = 13/18 = 0.72 < 0.85 (F5 = GREEN, reprezentowane).

Werdykt: FAIL - NIE wysylaj. Dodaj F3 do podsumowania, wzmocnij F2 do faktycznej wagi.

Reguly twarde

  • Pominiete RED = bezwzgledna blokada. Czerwone ustalenie nieobecne w deliverable to przemilczenie istotnego ryzyka - nigdy nie przepuszczaj.
  • Bagatelizowanie liczy sie jak pominiecie. RED opisany jako "drobna uwaga" jest gorszy niz brak, bo usypia czujnosc. Kontrola wyrywkowa LLM ma to lapac.
  • Skrypt mowi co obecne, model mowi czy wiernie. Nie ufaj samemu matchowi slow - i nie kaz modelowi liczyc obecnosci, od tego jest skrypt.

Ochrona danych (RODO)

Skrypt dziala lokalnie (Node, zero sieci). Kontrola wyrywkowa LLM widzi ustalenia i deliverable - jezeli zawieraja dane objete tajemnica, pseudonimizuj przez let-it-be wczesniej. Skrypt nie zapisuje logow poza katalogiem zadania.

Integracja z AI Act

Weryfikacja wiernosci to dowod, ze nadzor czlowieka (art. 14) dostaje pelen obraz - deliverable nie ukrywa przed decydentem ustalen, ktore analiza wykryla. Raport wiernosci wkladaj do legal-ai-audit-bundle.

Atrybucja

Pattern (post-assembly fidelity: mechaniczny check reprezentacji ustalen + kontrola wyrywkowa LLM najciezszych) zainspirowany przez AnttiHero/lavern (Apache 2.0, src/assembly/post-assembly-verifier.ts). Kod, reguly i polska lista stop-slow napisane od zera. Nie skopiowano kodu Lavern.

Wzorzec dodany w v1.1.0: deterministyczna funkcja werdyktu z jawnymi wagami i progami (krytyczne -> score wazony -> prog warunkowy) z AnttiHero/lavern (Apache 2.0), adaptacja od zera - wagi severity, prog 0.85 i regula CONDITIONAL_PASS to opracowanie MateMatic.

Keep looking

Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.