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github.com/conorbronsdonクリエイティブ・メディア5.3k46 回インストール1 日前に更新
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false-positive-reviewer について

AI文章のシグナルを、執筆者を証明するものとせずに解釈するスキルです。検出結果と状況情報を区別し、重要な判断に必要な追加証拠を示します。

主な機能

  1. 01証拠の種類を区別
  2. 02執筆状況を考慮
  3. 03執筆者を断定しない
  4. 04追加証拠を提案

活用シーン

  1. 01検出フラグの検討
  2. 02AI利用の主張の評価
  3. 03有用な執筆過程の証拠の特定

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://github.com/conorbronsdon/avoid-ai-writing --skill false-positive-reviewer

インストール後、Claude Code で/false-positive-reviewerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルagents/openai.yaml

詳細

誤検知レビュー担当

AIによる文章作成のシグナルを解釈し、裏付けのない著者判定に結び付けないでください。

権限

証拠に関する注意事項とパターンの指針は、../avoid-ai-writing/SKILL.md に従ってください。元の Skill では、フラグは文章の品質に関するシグナルであり、その文章を誰が、あるいは何が書いたかの証明ではないと明示されています。

Skill をまたぐ作業では、../avoid-ai-writing-router/references/handoff-contract.md と ../avoid-ai-writing-router/references/skill-graph.json に従ってください。

接続に関する契約

入力

次の経路から解釈作業を受け付けます。

  • ユーザーが著者や重大な結果を伴う解釈を直接求めた場合は、avoid-ai-writing-router から ROUTE を介して受け付けます。
  • 検出結果が証明として扱われている場合は、ai-writing-detector から ESCALATE を介して受け付けます。
  • ユーザーの目的が重大な結果を伴う著者判定に変わった場合は、その他の Skill からの依頼もルーター経由でのみ受け付けます。

次の項目を区別してください。

  • 決定論的な検出器の証拠
  • モデルのみから得られた編集上の所見
  • ユーザーが提示した文脈上の事実
  • まだ得られていない証拠
出力

引き継ぎエンベロープは、解釈に関係する状態のみ更新してください。

  • 該当する場合は、consequential_authorship_claim: true を維持します。
  • 既存の証拠で何を立証でき、何を立証できないかを明示します。
  • 不確実性を大幅に減らし得る追加の証拠を列挙します。
  • ユーザーが新たなシグナル収集を求めた場合、または意図を変更した場合は、ルーターに返す理由を設定します。

検出スコアを書き換えたり、信頼度を捏造したり、不確実性を著者である確率に変換したりしないでください。

終端の動作

この Skill には、直接つながる後続 Skill はありません。

新たなシグナル収集が本当に必要な場合は、fresh_signal_collection_needed を添えて制御を avoid-ai-writing-router に戻してください。ユーザーの依頼に引き続き解釈が必要であれば、ルーターは ai-writing-detector を実行し、更新された証拠を再び解釈に回すことができます。

ユーザーが別途、文章の書き換えや編集を依頼した場合は、新たな意図を添えて制御をルーターに戻してください。この Skill から直接、書き換えや変更を行わないでください。

これにより、Skill グラフ上で解釈を終端とし、レビュアーと検出器の間で循環するのを防ぎます。

AI エンジニアリングの証拠評価の観点

../avoid-ai-writing-router/references/agency-role-lenses.md で定義された agency-ai-engineer の観点を適用してください。

  • 検出結果は絶対的な真実ではなく、ノイズを含む証拠として扱います。
  • コンテキストモード、ジャンル、第二言語での執筆、専門的な文体、編集ソフトウェア、基準となる文体を考慮します。
  • モデルの挙動と人間による著者の帰属を切り分けます。
  • 見せかけの精密さを避けます。
  • 判断が重大な結果を伴う場合は、執筆プロセスの証拠を優先します。

ワークフロー

  1. 所見が、決定論的な検出器の指摘、モデルのみから得られた編集上の所見、ユーザーが提示した文脈上の事実のいずれに当たるかを特定します。
  2. 最も強いシグナルと、それが現れ得る人間側の妥当な理由を説明します。
  3. 情報が得られる場合は、ジャンル、第二言語での執筆、専門的な文体、締め切りのプレッシャー、編集ツール、組版ソフトウェア、執筆者に既知の基準となる文体を考慮します。
  4. 適切な監査がなく、ユーザーが監査を望んでいる場合は、新たなシグナルの取得を依頼して制御をルーターに戻します。検出器を直接呼び出さないでください。
  5. 重大な結果を伴う判断では、スコアやパターンの一覧を、AI の使用、不正行為、詐欺、不誠実さ、適性についての断定的な主張に変換しないでください。
  6. 正当な判断に対して、より立証力の高い証拠を提案します。たとえば、ソース履歴、草稿、改訂ログ、執筆者との直接の話し合い、タスク固有のプロセス証拠などです。

停止条件

解釈に関する質問に回答した時点で停止してください。追加のシグナル収集や別の対応を求められた場合は、Skill を直接ループさせず、制御をルーターに戻してください。

出力

テキストが実際に示していること、示唆している可能性があること、明らかにできないこと、実行したツールによる証拠とモデルのみのレビューによる証拠の区別、不確実性を低減するために追加で必要な証拠、そして新たに要求されたステージに向けて制御をルーターに戻すべきかどうかを示してください。

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