clarity-gate について
clarity-gateは、RAGナレッジベースへの登録や他のAIシステムへの共有前に文書を確認するスキルです。不確実性の表記を検査しますが、事実の真偽は検証しないため、合格判定には人間による確認が必要です。
主な機能
- 01登録前の文書チェック
- 02不確実性表記の不足を検出
- 03AIセッション間の文書引き継ぎ
- 04人による主張の検証が必須
活用シーン
- 01RAG登録前の文書確認
- 02予測や仮説のレビュー
- 03他のAIシステム向け文書の準備
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/clarity-gateを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルreferences/detailed-guide.md
詳細
Clarity Gate v2.1
目的： 文書が RAG ナレッジベースに取り込まれる前に、認識論的な品質を確保する事前取り込み検証システムです。Clarity Gate Format Specification v2.1 に準拠した Clarity-Gated Documents（CGD）を生成します。
中心となる問い：「別の LLM がこの文書を読んだとき、仮定を事実と誤認しないでしょうか？」
基本原則： 「検出は現状を見つけ、強制はあるべき状態を確保します。実際には、確信に満ちた幻覚になる前に、不確実性を示すマーカーの欠落を見つけます。」
詳細ガイド
このスキルを実行する前に、詳細ガイドをお読みください。完全な手順と参考資料が記載されています。安全性、前提条件、検証要件は必須として扱ってください。対象を絞って作業する場合は該当するセクションを読み、最初から最後まで作業する場合はガイド全体をお読みください。
重大な制約
Clarity Gate が検証するのは形式であり、真実ではありません。
このスキルは、主張に不確実性が適切に示されているかを確認します。主張が実際に真実かどうかは検証できません。
リスク： LLM が文書に事実を捏造して書き加え、その虚偽の主張に出典マーカーを追加することで、Clarity Gate の「合格」を得る可能性があります。
解決策： PASS と判定する前に、HITL（Human-In-The-Loop）による検証が必須です。
使用する場面
- 文書を RAG システムに取り込む前
- 文書を他の AI システムと共有する前
- 仕様書、状況文書、方法論の説明を作成した後
- 文書に予測、推定、仮説が含まれている場合
- 検証されていない主張を公開する前
- LLM セッション間で文書を引き継ぐ場合
このスキルが行わないこと
- 文書の種類を分類しません（分類には Stream Coding を使用してください）
- 文書の構成を変更しません
- ディープリンクや参照を追加しません
- 文章の品質を評価しません
- 事実の正確性を自律的に確認しません（HITL が必要です）
カタログの利用可能性と実際の状況
このコピーはガイダンスのみです。参照されている規範的仕様も、クレーム ID／ハッシュ／バリデーターのスクリプトも同梱されていません。存在しないパスを実行したり、サンプルのダイジェストを実際の完全性証拠として再利用したり、計算済みの取り込みフラグを設定したり、この説明文だけで v2.1 準拠を認定したりしないでください。REVIEWED／confirmed-by が記載された例は架空のものです。対象となる主張と文書の改訂版を特定した実際の人間による確認が得られるまでは、PENDING を維持してください。ハッシュで検出できるのはバイト列や正規化方法の変更であり、真実性、真正性、レビュー権限ではありません。8 桁の 16 進数 ID には重複検出が必要です。大規模に運用する場合は、より長い ID を使用してください。
証拠の欠落は、捏造した引用、精密さ、または不確実性を示す修飾語を追加しても補えません。元の主張と出典を注釈とは別に保持し、実際の過去の日付をそのまま維持し、検証できない事実は未検証として報告してください。ある出典が SOT と呼ばれているからといって、信頼性が確立されるわけではありません。許可なく、非公開の出典文書を RAG サービスに送信してはいけません。この AAS 改訂版は、Francesco Marinoni Moretto の CC-BY-4.0 による帰属表示を維持しつつ、利用可能性、タイムスタンプ、ステータスの真正性に関するガイダンスを修正しています。