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smart-sourcing

smart-sourcing

github.com/atholaエージェントワークフロー343108 回インストール1 日前に更新
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smart-sourcing について

検証の価値に基づき、どの主張に出典が必要かを判断するためのスキルです。変化しやすい事実や重大な影響のある情報を優先し、一般概念や例への不要な出典付与を避けます。

主な機能

  1. 01出典が必要な主張の特定
  2. 02検証の価値とコストの比較
  3. 03バージョンやセキュリティ情報の引用
  4. 04必要に応じた不確実性の明示
  5. 05重要な調査のエスカレーション

活用シーン

  1. 01技術的な主張を含む回答の作成
  2. 02セキュリティや API の情報確認
  3. 03研究やコンプライアンス資料の準備

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://github.com/athola/claude-night-market --skill smart-sourcing

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

詳細

スマートソーシング

検証の価値に見合う場合にのみ引用を求める、インテリジェントなソーシングです。

考え方

すべての情報源を網羅するのは、コストがかかりすぎます(トークンが10~16倍に増加します)。スマートソーシングでは、検証によって正確性が大きく向上する、価値の高い主張を対象にします。

情報源が必要な場合

情報源が必要
主張の種類例情報源が必要な理由
バージョン番号「Python 3.12で追加された…」バージョンは変更されるため、簡単に確認できます
パフォーマンスに関する主張「…より30%高速」定量的な主張には根拠が必要です
セキュリティに関する推奨事項「…にはbcryptを使用してください」セキュリティに関する助言は最新である必要があります
API仕様「この関数は…を受け取ります」APIはバージョン間で変更されます
リリース日「2025年第4四半期にリリース」事実であり、検証可能です
価格/制限「無料プランでは1000件のリクエストが可能」ビジネス条件は変更されます
非推奨の機能「XはバージョンYで削除されました」破壊的変更には検証が必要です
情報源は不要
主張の種類例情報源が不要な理由
一般的な概念「非同期処理は並行性を高めます」基礎的な知識です
コード例説明用のスニペット例示であり、事実の主張ではありません
意見/好み「…の使用を検討してください」提案であることが明確です
一般常識「Gitは変更を追跡します」広く知られています
論理的な導出「したがって、XはYを意味します」事実の主張ではなく、推論です
構文「関数にはdefを使用します」言語のドキュメントは安定しています

判断の枠組み

Is this a factual claim?
├── No → No source needed
└── Yes → Would being wrong cause harm?
    ├── No (minor inconvenience) → No source needed
    └── Yes → Is verification cost-effective?
        ├── No (>5k tokens for low-value claim) → State uncertainty
        └── Yes → Perform web search, cite source

実装

インライン引用

情報源が必要な場合:

Python 3.12 introduced `type` statement for type aliases[1].

Sources:
1. [PEP 695](https://peps.python.org/pep-0695/)
不確実性マーカー

コストに見合うソーシングが難しい一方で、不確実性がある場合:

Python 3.12 introduced the `type` statement (verify in release notes for your version).
確信度
確信度対応
高(安定した事実)そのまま記述します
中(変更されている可能性あり)検証に関する注記を追加します
低(不確か)情報源を示すか、不確実性を明記します

トークンコストの分析

方法トークンコスト使用場面
ソーシングなし基準値一般知識
不確実性マーカー+5~10トークン確信度が中程度
情報源1件+2~5kトークン価値の高い主張
複数の情報源+10~20kトークン調査タスク

例

良い例:バージョン固有の主張に情報源を示す
User: What's new in FastAPI 0.109?

Response: FastAPI 0.109 added Pydantic v2 support as default[1] and
improved OpenAPI schema generation[2].

Sources:
1. [FastAPI Release Notes](https://fastapi.tiangolo.com/release-notes/)
2. [GitHub Release 0.109.0](https://github.com/tiangolo/fastapi/releases/tag/0.109.0)
良い例:一般的な概念には情報源を示さない
User: How does async/await work?

Response: Async/await enables non-blocking I/O by allowing coroutines
to yield control while waiting for operations. The event loop manages
execution, resuming coroutines when their awaited operations complete.
良い例:不確実性マーカー
The connection pool default is typically 10 connections (verify in your
database driver documentation as this varies by library and version).

統合

以下と連携します:

  • conserve:response-compression - 情報源を示した回答を簡潔に保ちます
  • conserve:token-conservation - 情報源のコストと価値を比較します
  • memory-palace:knowledge-intake - ナレッジコーパス向けに網羅的なソーシングを行います

すべての情報源を網羅する場合

使用しない場合

  • 引用が不要な内部プロジェクトのコード
  • 事実の主張を含まないカジュアルな会話

以下の場合は、すべての情報源を網羅する方法に切り替えます(高いトークンコストを受け入れます):

  • ナレッジコーパスのエントリー(恒久的なドキュメント)
  • セキュリティに関する注意事項(安全上重要)
  • コンプライアンス/法務に関する主張(監査要件)
  • 調査タスク(ユーザーが徹底した調査を期待)

このような場合は、網羅的なソーシング向けに設計されたmemory-palace:knowledge-intakeワークフローを使用してください。

終了条件

  • 出典が必要と分類されたすべての主張(バージョン番号、 パフォーマンスに関する主張、セキュリティ上の推奨事項、API 仕様、リリース 日、価格/制限、非推奨機能)に、インライン 引用または検証に関する注記がある
  • 一般的な概念、コード例、意見、一般常識、論理的な導出、安定した構文に分類された主張について、ウェブ検索が行われていない
  • 確信度が中程度の主張には、事実として断定したり、多大なトークンコストをかけて出典を付けたりするのではなく、「お使いのバージョンのリリースノートで確認してください」などの明示的な不確実性を示す表現が付いている
  • 判断ツリーが適用されている:事実に関する主張 → 誤りの場合の影響 → 検証に費用対効果がある → 出典を付ける。確信度が中程度を超える主張について、各分岐が明示的にたどられている

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