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記事内の事実主張（数値、日付、固有名詞、統計）を自動抽出し、Web検索で裏付け確認するスキル。 「ファクトチェックして」「事実確認して」「裏付けを取って」等のリクエストで発動。 信頼度スコア付きレポートを出力。
Passed 23 of 25 test cases with the skill, and 8 of 25 without it.
and 15 more in the full report
15 fixed8 passed either way2 still failing0 broke
Tokens, turns and time describe resource use, not a dollar price.
One of 15 test cases the skill fixed. Same model, same prompt, with and without the skill.
ファクトチェックツールが対応している全カテゴリの識別キー（`all` を除く5つ）を列挙してください。
| Checked | Without skill | With skill |
|---|---|---|
| Lists numbers, dates, names, causation, and citations as the category keys | Missed | Passed |
The instructions your model reads when the skill loads.
「ファクトチェック」「事実確認」「裏付け」「情報の真偽」
記事やドキュメント内の事実主張（Factual Claims）を自動的に抽出し、Web検索を使って裏付け確認を行うスキルです。 Gemini API を使って主張を構造化抽出し、各主張に対してグラウンディング検索で検証を実施します。 最終的に、信頼度スコア付きの Markdown レポートを出力します。
| カテゴリ | 識別キー | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| 数値・統計 | numbers | 数字を含む主張 | 「市場規模は500億ドル」「成長率15%」 |
| 日付・時系列 | dates | 日付や時系列に関する記述 | 「2024年に発表された」「設立から10年」 |
| 固有名詞 | names | 人名、組織名、製品名 | 「OpenAIのCEOサム・アルトマン」 |
| 因果関係 | causation | 「〜により〜が起きた」型の主張 | 「AIの普及により雇用構造が変化」 |
| 引用・出典 | citations | 既存の引用や出典の正確性 | 「Gartnerの調査によると〜」 |
| 判定 | 意味 | 基準 |
|---|---|---|
| ✅ 確認済 (Verified) | 複数の信頼できるソースで裏付け | 2つ以上の独立した情報源が一致 |
| ⚠️ 要確認 (Needs Review) | 部分的に一致、または情報が古い可能性 | ソースが1つ、または数値に軽微な差異 |
| ❌ 不一致 (Discrepancy) | ソースと矛盾する情報を発見 | 信頼できるソースと明確に矛盾 |
| ℹ️ 検証不能 (Unverifiable) | 検索で裏付けが見つからない | 公開情報として確認できない |
# 記事全体をファクトチェック
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py --input article.md
# 数値・統計のみをチェック
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py --input article.md --category numbers
# 詳細モードで出力先を指定
test cases passed, vs 8 / 25 without
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