1仕組みと動作原理
スクリプト一切なしの純粋なプロンプトオーケストレーション：スキル全体が SKILL.md（ワークフローと仕様）+ README.md（外部向け説明）のみで構成。モデルが5ステップのチェックリストを忠実に実行することですべてを実現。
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Verify factual claims in documents and propose corrections backed by authoritative sources.
glob によるディレクトリ確認ではこの2ファイルのみが存在し、scripts/、references/、evals/ は一切ありません。したがって「実現原理」は純粋なプロンプトエンジニアリングであり、検証プロセスを再現可能なチェックリスト（Step 1〜5）として記述し、規律（いつ停止するか、いつ質問するか、どのように情報源を引用するか）をハードな制約として定義しています。
最初のステップで「検証可能性の選別」を実施：技術仕様、バージョン番号/リリース日、統計データ、API機能、ベンチマークスコアのみを対象とし、主観的な内容はすべて除外。
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**Skip subjective content:**
直後に除外対象として「Opinions and recommendations / Explanatory prose / Tutorial instructions / Architectural discussions」を列挙。このステップにより、スキルが「見解を検証できるか否か」という解決不能な議論に陥るのを防ぎ、スコープ内で確実に遂行できる前提を作っています。
照合結果は4段階のステータスコードで表現し、「信頼できる情報源が見つからない」ことも二者択一を迫らず第一級のステータス（❓ Unverifiable）として処理。
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| Claude 3.5 Sonnet: 200K tokens | Claude Sonnet 4.5: 200K tokens | ❌ Outdated model name | platform.claude.com/docs |
同一セクションで定義されている4段階は「✅ Accurate / ❌ Incorrect / ⚠️ Outdated / ❓ Unverifiable」です。「検証不能」を明示的にモデリングすることは、本スキルがハルシネーションを防ぐための極めて重要な設計であり、情報源がない場合は推測で捏造するのではなく、Unverifiable と限定表現を出力するよう要求されます。
修正レポートには固定のフィールドテンプレート（Location / Current claim / Correction / Source / Rationale）があり、各修正は行番号とソースURLを必ず参照可能。
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**Location:** Line 77-80 in docs/file.md
同一テンプレート内では Correction の直後に **Source:** と **Rationale:** が続きます（SKILL.md の後半には platform.claude.com と openai.com の2つのリンクを含む完全なサンプルが掲載されています）。この規律により、「どのような根拠で修正するのか」がレポート内の必須項目となります。
変更を加える前に厳格な人手による関門を設置：まずレポートを提示し、「Should I apply these corrections?」と明確に確認して肯定的な回答を得てから初めて実行。
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2. Wait for explicit approval: "Should I apply these corrections?"
ここでの意図：書き込み操作を「モデル独自の判断」から「ユーザーの明示的な許可」へと変更。Step 5 の前提条件リストの第3項目は「Only proceed after confirmation」であり、スキルが承認なしにユーザーの文書を変更することはありません。
時間のコンテキストが必須項目として設定：修正には as-of 日付を必ず付与し、「最新バージョン」のような即座に陳腐化する表現を禁止。
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- "Latest version" (becomes outdated)
対比セクションで挙げられている良い例は「"截至 2026 年 1 月" (As of January 2026)」や「"Claude Sonnet 4.5 (released September 2025)"」です。README の Real-World Example でも変更点の一つとして「Added temporal marker "截至 2026 年 1 月"」を挙げており、ドキュメントと SKILL が完全に一致しています。
情報源の信頼性順位が明確であり、信頼性に欠ける可能性がある情報源には「公式へ再確認する」具体的なアクションを提示。
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- Third-party aggregators (llm-stats.com, etc.) - verify against official sources
信頼性順位は「公式製品ページ > APIドキュメント > 公式ブログ発表 > GitHub releases（オープンソース）」です。サードパーティのアグリゲーションサイトやブログ記事にはクロスチェックを要求し、古いドキュメント、引用のないwiki、噂話は明確に Avoid として分類しています。
検索クエリ自体にも規範が存在：具体的かつ年号を含めることを求め、「Claude context」のような曖昧な検索はアンチパターンとして例示。
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- "Claude Opus 4.5 context window 2026"
同一セクションでクエリの良い例・悪い例を対比（良い例：モデル名+仕様+年号、悪い例：AI models / Latest version）し、Search strategy として3項目（モデル名+仕様を使用、現在の年号を含める、可能な限り複数ソースで検証）を列挙しています。
矛盾や欠落に対するエグジットフローを用意：情報源が対立する場合は「最新の公式文書を優先 + レポートに相違点を明記 + 両方をユーザーに提示」、全く見つからない場合は断定せず限定表現を提供。
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2. Suggest alternative phrasing: "According to [Source] as of [Date]..."
このセクション（Handling ambiguity）の「When no source found」の下には、qualification（approximately / reported as）を追加する第3の提案があります。これは「不確実性」を強引に断定するのではなく、安全な表現へと置き換える仕組みです。
仕上げとしてダウンストリームへの引き渡しを用意：検証完了後は /daymade-docs のエクスポートスキルへの連携を提案し、「検証 → 出稿」のフローを形成。
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A) Export as PDF — run /daymade-docs:pdf-creator (Recommended for formal documents)
これは同一リポジトリ内の daymade-docs プラグイン群の間における緩やかなオーケストレーションです（ユーザーに実行を提案するコマンドに過ぎず、スキル間の密結合ではありません）。
2コア機能
01文書から検証可能な事実に基づく主張を抽出（技術仕様、バージョン、統計データ、API機能、ベンチマークスコア）
02信頼性順位に従って公式ソースを検索（公式製品ページ > APIドキュメント > 公式ブログ > GitHub releases）
03行番号、現在の記述、修正案、情報源、理由を含む構造化修正レポートを生成
044段階のステータスコード（正確、誤り、陳腐化、検証不能）で評価し、「検証不能」を正当な結論として維持
05ユーザーの承認後、Edit ツールを使用して文書を実際に更新しコミットを促す
06時効性のある内容に as-of 日付や限定的な表現を強制付与し、情報の急速な陳腐化を防止
07数値の精度を情報源と整合（ソースが approximately とあれば approximately と記載し、厳密な数値がある場合のみ厳密に記載）
08検証完了後、下流のエクスポート（PDF / スライド）を提案して出稿パイプラインを形成
3外部依存関係
| Kind | Dependency / Endpoint |
|---|---|
| api | 宿主 web search 能力（description 明写 using web search；skill 自身无代码、无端点常量） |
| api | 宿主 Edit 工具（Step 5 实际改写用户文档） |
| network | AI 厂商官方文档/公告域名（作为检索目标列出：anthropic.com、openai.com、blog.google、platform.claude.com、platform.openai.com） |
| network | 包注册表（校验库版本是否过时：npm、PyPI、crates.io；另指向 github.com 的 releases） |
| network | 第三方聚合站（被明确要求「严格管控、回官方核对」） |
| api | 同仓下游插件 daymade-docs（仅作为建议用户运行的命令，非本 skill 调用） |
4推奨統制措置と判定根拠
安全運用のための推奨統制措置
Agent 向け
アクセス可能ドメインとキー範囲を宣言
管理者向け
最小権限のキー、リクエストログを保持
判定根拠（ファイルパスと抜粋）
- 网络端点: 外部ネットワークアクセスの宣言：すべてのネットワークアクティビティはホストの web search ツールを経由して実行（スキル自体にはコードやエンドポイント定数は一切なし）。SKILL.md で指定された検索対象はベンダーの公式ドメインおよびパッケージレジストリ。
- 本地工作目录: ファイルの読み書きと成果物の出力：ホストの Edit ツールを経由して、ユーザー文書内の誤りまたは陳腐化と判定された記述を書き換え（Step 5。ユーザーからの明示的な承認取得が前提条件）。
監査ノート： 統一基準に基づく評価：ディレクトリ全体でテキストファイルが2つ（SKILL.md + README.md）のみ存在し、スクリプトの実行、認証情報の読み取り（env/keychain/秘密鍵/設定ファイルへのアクセスなし）、自律的な書き込みは一切行われません。唯一の実質的動作は「エージェントに検索を行わせ、承認待ちの修正リストをユーザーに提示すること」であり、文書への書き戻しはユーザーの明示的な合意後にのみ発生し、スキル内部の人手による関門（Step 5 の3つの前提条件）および「情報源がなければ Unverifiable と明記する」フォールバックを備えています。検索対象はベンダー公式ドメインおよび公開パッケージレジストリに限定されており、外部通信先は予測可能です。注意：リスクは接触面ではなく出力の正確性に存在します（verdict.risks を参照）。
5二重目の独立検証
- [ok] 是否真的没有脚本（description 提到 web search 会不会误导） — 事实核查：目录内无 .py/.sh/.mjs/.js，无 package.json；description 的『using web search』指的是宿主提供的搜索能力，不是自带脚本。故 scripts_executed = []，与 README『No configuration required. The skill works out of the box.』一致。
- [ok] 『用户批准才改』是否只是口号 — SKILL.md Step 5 明确列三条前置（Show the correction report / Wait for explicit approval / Only proceed after confirmation），并给出询问原句 'Should I apply these corrections?'。这是提示词级约束，无技术强制，但表述是命令式而非建议式。
- [discrepancy] 外部资源条目：域名是否被误当成调用点 — 〔第二遍标注：需精确措辞〕SKILL.md 里的 anthropic.com / openai.com / blog.google / platform.claude.com / npm / PyPI / crates.io / llm-stats.com 全部出现在「检索目标示例」与「来源评估」段落中，是给模型的指导清单，不是代码常量。已在 external_deps 的 name 字段逐条写明性质（『作为检索目标列出』『被明确要求严格管控』），避免读者误以为 skill 会主动请求这些站点。
- [ok] 『无法核实』是否真的一等公民（找反例） — 四档里含 ❓ Unverifiable，Handling ambiguity 段落给出无来源时的三条动作（标 Unverifiable / 给限定话术 / 建议加 approximately 之类的限定词），Limitations 段落重申不能判定争议事实。三处互相印证，非单点承诺。
- [ok] 时效性纪律是否两文档一致 — SKILL.md 的 Time-sensitive information 段落给出 Good/Poor corrections 对照；README 的 Real-World Example 把『Added temporal marker "截至 2026 年 1 月"』写进改动清单。两处一致。
- [ok] 数字精度要求是否有对应实现路径 — Numerical precision 段落给出 Source says → Write 的对照（approximately 1 million tokens → 1M tokens (approximately)），并在 Citation format 段落要求把来源写进修正文本。属文档级规范，无脚本可验证，属『提示词约束』性质。
- [ok] 元数据（license/stars/last_push） — 取自同 repo 同 commit 的池内既有值（MIT、1385★、2026-09-09T12:33:29Z）；本次未联网复核 gh。README 自述 License 为 MIT License - See repository for details，与仓库根 LICENSE 一致。
- [ok] 下游交接是否造成隐式依赖 — Next Step 段落只提出选项并要求用户运行 /daymade-docs:pdf-creator 或 :ppt-creator，skill 自身不调用、不 import，属软建议而非硬依赖。
6結論
最適な用途： 長文ドキュメント、原稿、技術文書の著者が定期的に仕様の再確認を行う用途（特にAIモデルのパラメータ、ライブラリのバージョン、統計データなど毎年変化するフィールド）に最適です。また、チームドキュメントの公開前チェックにおいて「陳腐化しているが情報源はある」問題を洗い出し、修正するかどうかを1件ずつ判断する用途にも適しています。すべての変更に行番号と情報源が付与されているため、出力結果は変更レビュー資料としてそのまま利用可能です。
不向きな用途： 決定論的な正確性が求められるシナリオ（コンプライアンス、法律、医療の判断など）には不向きです（本スキルが提供するのは「情報源付きの修正提案」であり保証ではありません）。見解、主観的判断、設計上のトレードオフの検証には不向きです（SKILL.md 自体が「Skip subjective content」として除外）。ウェブ検索機能のない環境には不向きです（プロセス全体が web search に依存）。エージェントがユーザーに確認せず全自動で修正を完了することを望むシナリオには不向きです（すべての変更でユーザーの承認待ちが発生）。また、ペイウォールや社内イントラネット内の情報源を必要とする検証には不向きです。
Install Agent-Ready
① Verified Mirror 2026-09-15
Option A · Direct DownloadDownload fact-checker.tar.gz
sha256:
Option B · Copy Guide for Agentfedd09ed5369f915…Agent はこの JSON ガイドから自動的にダウンロードして検証します。
② Upstream GitHub
GitHub Repo ↗
Pinned to commit d5c4678cb5.