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de claude-skill-registry466
Vérification sans contexte s'assurant que chaque affirmation numérique dans un document correspond aux fichiers de résultats bruts ; détecte les arrondis, le cherry-picking, les erreurs de configuration et les surestimations de portée
Un auditeur sans contexte qui compare les affirmations quantitatives dans les sources de documents LaTeX aux fichiers de résultats d'expériences bruts pour vérifier les chiffres, les pourcentages et les déclarations comparatives. Il impose des règles strictes (pas de résumés d'exécuteur, arrondis standards uniquement) et produit des artefacts d'audit exploitables par machine (JSON + Markdown) avec un statut détaillé par affirmation.
À lancer avant la soumission ou après les étapes de génération automatisée de documents lorsque vous avez besoin d'une vérification forensique pour vous assurer que les chiffres rapportés dans le document sont fidèles aux sorties brutes. Utile comme pré-vol pour la reproductibilité, les vérifications CI sur les pipelines de documents, ou la révision éditoriale.
Idéal pour les agents de type Claude Code / Codex et toute orchestration d'agents capable de lancer un nouveau thread de raisonnement et de lire des fichiers. La compétence décrit l'utilisation de modèles de raisonnement puissants (par exemple, classe GPT-5.x) comme thread de révision séparé.
Compétence d'audit de revendications d'articles pour vérifier les affirmations numériques dans des articles académiques par rapport aux fichiers de résultats bruts. Compétence basée uniquement sur SKILL.md sans scripts exécutables. Documentation exceptionnellement détaillée et bien structurée couvrant un protocole d'audit complet avec des modes d'échec spécifiques, un modèle de réviseur multi-modèles et un contrat de sortie de schéma JSON. S'adresse à un besoin réel mais de niche pour les chercheurs en ML préparant des soumissions d'articles. Aucune préoccupation de sécurité — utilise largement mais appropriateness les outils autorisés pour une tâche d'audit de fichiers. Le chemin source dans la DB pointait vers le mauvais répertoire (other/ au lieu de analysis/), et la récupération du contenu brut a renvoyé un 404, suggérant que la compétence a été déplacée ou réorganisée.
Le corps du fichier SKILL.md était nul dans la sortie de récupération et l'URL brute GitHub a renvoyé un 404 au chemin stocké. Le contenu a été localisé via l'API GitHub dans skills/analysis/ au lieu de skills/other/. La compétence est bien conçue avec un protocole d'audit détaillé, un modèle de réviseur sans contexte et un tableau de décision de verdict approprié. Utilise allowed-tools: Bash(*) qui est large mais approprié pour la portée de la tâche.
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