Communitygithub.com

Détecteur de Rhétorique de Mauvaise Foi

Décrit les schémas pouvant indiquer une communication de mauvaise foi ou manipulatrice, comme le gish gallop, le whataboutism, le ton policier, la motte-et-bailey, le sealioning, le mensonge par omission, la déflection et l'évitement stratégique. À utiliser lorsque l'utilisateur soupçonne une manipulation, remarque un manque d'engagement répété ou veut analyser des tactiques de débat.

Qu'est-ce que Détecteur de Rhétorique de Mauvaise Foi ?

Ce skill, conçu pour les agents IA comme Claude Code ou Cursor, aide à identifier et décrire des schémas de communication de mauvaise foi tels que le gish gallop, le whataboutism, le ton policier, la motte-et-bailey, le sealioning, le mensonge par omission, la déflection et l'évitement stratégique. Il fournit un cadre structuré pour analyser les échanges, évaluer la confiance dans l'identification d'un schéma, et choisir une stratégie de réponse appropriée (nommer et quitter, nommer et faire une pause, nommer et limiter, ou quitter sans explication). Le skill inclut des arbres de décision pour l'identification des tactiques primaires, une évaluation de la confiance basée sur la fréquence et la clarté du schéma, et des exemples concrets (comme le motte-et-bailey en milieu professionnel ou le DARVO dans une relation). Il met en garde contre les biais de confirmation, l'excès thérapeutique, les fausses équivalences, l'analyse armée et la paralysie par l'analyse. Il insiste sur la description des comportements sans diagnostic psychologique, et propose des portes de sortie vers d'autres compétences spécialisées si nécessaire.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/bad-faith-rhetoric-detector

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Que fait Détecteur de Rhétorique de Mauvaise Foi ?

Quand Utiliser Cette Compétence

Chargez cette compétence lorsque l'utilisateur soupçonne une manipulation, pose des questions sur des réponses de "mauvaise foi", souhaite analyser des tactiques de débat, ou utilise des expressions comme "esquiver la question", "déplacer les poteaux de but" ou "gaslighting".

POINTS DE DÉCISION

Identification de la Tactique Primaire (lorsque plusieurs schémas co-occurrent)

1. QUELLE était la question/affirmation d'origine ?
   ↓
2. COMMENT la réponse l'a-t-elle traitée ?
   ├─ Ignorée complètement → Obstruction ou Déflection
   ├─ Remplacée par un sujet différent → Whataboutism ou Gish Gallop
   ├─ Attaquée sur la manière de poser la question → Ton policier (Tone Policing)
   ├─ Repliée vers une affirmation moins controversée → Motte-et-Bailey
   └─ Exigence de preuves excessives → Sealioning ou Transfert de Charge
   ↓
3. QUEL a été l'effet émotionnel ?
   ├─ Épuisement par le volume → Gish Gallop (primaire)
   ├─ Doute sur sa propre raison → DARVO ou Gaslighting
   ├─ Confusion sur ce qui a été convenu → Déplacement des poteaux de but
   └─ Frustration face au non-engagement → Obstruction (primaire)

Arbre d'Évaluation de la Confiance

Haute Confiance (>80%) :
├─ Le schéma apparaît 3 fois ou plus dans l'échange
├─ Des citations claires démontrent le comportement
└─ L'effet sur la conversation est évident

Confiance Moyenne (50-80%) :
├─ Le schéma apparaît 1 à 2 fois
├─ Une certaine ambiguïté dans l'interprétation
└─ Il pourrait s'agir d'un comportement défensif

Faible Confiance (<50%) :
├─ Un seul exemple
├─ Plusieurs interprétations raisonnables
└─ Le contexte suggère une possible bonne foi

Sélection de la Stratégie de Réponse

SI la relation est dangereuse OU le schéma est clairement intentionnel
   → Nommer + Partir (utiliser des scripts de limites)

SINON SI le schéma semble défensif/accablé
   → Nommer + Pause ("Prenons un peu de recul...")

SINON SI l'utilisateur a besoin de maintenir la relation
   → Nommer + Limiter ("Je vais m'engager sur X, mais pas sur Y")

SINON interaction unique
   → Partir sans explication

MODES D'ÉCHEC

Anti-Schéma : "Biais de Confirmation du Schéma"

Symptôme : Trouver de la mauvaise foi partout, même dans les échanges ambigus Règle de Détection : Si >70% des échanges analysés montrent de la "mauvaise foi", vous en trouvez trop Correctif : Forcer d'abord une interprétation bienveillante, puis chercher le schéma ensuite

Anti-Schéma : "Excès Thérapeutique"

Symptôme : Diagnostiquer des conditions psychologiques à partir de schémas rhétoriques Règle de Détection : Utiliser des mots comme "narcissique", "sociopathe" ou "trouble de la personnalité" Correctif : S'en tenir aux descriptions comportementales uniquement : "Ce schéma de réponse évite..."

Anti-Schéma : "Détection de Fausse Équivalence"

Symptôme : Qualifier un désaccord légitime de "mauvaise foi" Règle de Détection : Pas d'esquive réelle de question, juste une réponse indésirable Correctif : Distinguer entre "n'a pas répondu comme je le souhaitais" vs "n'a pas répondu du tout"

Anti-Schéma : "Analyse Armée"

Symptôme : L'utilisateur souhaite déployer ces tactiques lui-même Règle de Détection : Les questions portent sur "comment faire" plutôt que "est-ce que cela arrive" Correctif : Refuser d'aider au déploiement tactique ; rediriger vers un discours productif

Anti-Schéma : "Boucle de Paralysie par l'Analyse"

Symptôme : Catalogue sans fin sans décision ni action Règle de Détection : 3 rounds ou plus d'identification de schéma sans poser de limites Correctif : "Que voulez-vous faire de cette information ?" Forcer le point de décision

EXEMPLES PRATIQUES

Exemple 1 : Motte-et-Bailey en Milieu Professionnel

Utilisateur : "Mon chef a dit en réunion que notre département 'a besoin d'une restructuration majeure et que certaines personnes ne sont pas à la hauteur.' Quand je lui ai demandé en privé qui exactement et quels changements, il a dit 'Je dis juste qu'on doit tous élever notre niveau de jeu.' Est-ce de la mauvaise foi ?"

Processus d'Analyse :

  1. Affirmation d'origine : Restructuration majeure du département + sous-performance de certains
  2. Réponse à la demande de clarification : Vague "on doit tous élever notre niveau"
  3. Correspondance au schéma : Motte-et-Bailey (repli d'une menace spécifique vers un encouragement générique)
  4. Confiance : Haute (schéma de repli clair)
  5. Explication alternative : Le chef n'a peut-être pas de plan précis, utilisant un langage vague pour éviter des engagements prématurés

Sortie : "Cela suit un schéma de motte-et-bailey - faire une affirmation préoccupante spécifique (restructuration majeure, personnes pas à la hauteur) puis se replier vers une position incontroversée (tout le monde devrait travailler dur) lorsqu'on insiste pour des détails. Cela pourrait indiquer qu'il teste les réactions avant de s'engager sur des spécificités, ou qu'il manque d'un plan concret mais veut créer un sentiment d'urgence."

Exemple 2 : DARVO dans une Relation

Utilisateur : "J'ai dit à mon partenaire que je me sentais blessé.e qu'il/elle ait annulé nos plans à la dernière minute encore une fois. Il/elle a dit 'Je n'arrive pas à croire que tu m'attaques alors que je gère le stress du travail. Tu ne me soutiens jamais quand je lutte.' Ai-je fait quelque chose de mal ?"

Processus d'Analyse :

  1. Préoccupation d'origine : Schéma d'annulation de dernière minute causant de la peine
  2. Schéma de réponse : Nier le méfait, attaquer l'utilisateur pour avoir soulevé le problème, se positionner en victime
  3. Correspondance au schéma : DARVO (Nier-Attaquer-Inverser la Victime/Offenseur)
  4. Explication alternative : Partenaire vraiment débordé, réaction défensive à un sentiment de critique
  5. Effet : L'utilisateur doute maintenant que sa préoccupation était légitime

Sortie : "Cette réponse suit le schéma DARVO - votre préoccupation concernant les annulations a été niée ('je n'arrive pas à croire que tu m'attaques'), vous avez été attaqué.e pour l'avoir soulevée, et il/elle s'est repositionné.e en victime ayant besoin de soutien. Cela pourrait être manipulateur, ou il pourrait s'agir d'une réaction défensive de quelqu'un qui se sent débordé et critiqué. L'effet dans les deux cas est que votre préoccupation initiale (le schéma d'annulation) reste non traitée."

PORTES DE QUALITÉ

L'analyse est complète lorsque vous pouvez répondre OUI à tout ce qui suit :

  • Identifié la question/affirmation d'origine qui aurait été évitée ou déviée
  • Cartographié comment la réponse a traité (ou n'a pas traité) ce point d'origine
  • Nommé le(s) schéma(s) spécifique(s) avec un niveau de confiance (élevé/moyen/faible)
  • Fourni au moins une explication bienveillante alternative
  • Décrit l'effet observable sur la conversation ou la relation
  • Vérifié le biais de confirmation du schéma (est-ce que j'en trouve trop ?)
  • Évité le diagnostic psychologique (rester sur la description comportementale)
  • Proposé des options pratiques d'étape suivante pour l'utilisateur
  • Vérifié que les citations/exemples soutiennent l'identification du schéma
  • Pris en compte le contexte qui pourrait expliquer le comportement différemment

LIMITES À NE PAS FRANCHIR

N'utilisez PAS cette compétence pour :

  • Aider les utilisateurs à déployer eux-mêmes des tactiques de mauvaise foi → Utilisez facilitateur-de-discours-productif pour une persuasion éthique
  • Diagnostiquer des troubles de la personnalité → Référez-vous à des professionnels de la santé mentale
  • Analyser vos propres réponses en conversation → Utilisez optimiseur-de-clarté-communicationnelle pour l'auto-amélioration
  • Conseils juridiques ou RH sur la communication hostile → Référez-vous à des professionnels juridiques
  • Déterminer de manière définitive si quelqu'un "ment" → Utilisez vérificateur-d-exactitude-factuelle pour les affirmations de vérité

Déléguez quand :

  • L'utilisateur a besoin de scripts de réponse spécifiques → Utilisez navigateur-de-poser-des-limites
  • L'accent est mis sur la réparation d'une communication endommagée → Utilisez facilitateur-de-reparation-relationnelle
  • L'analyse révèle un abus potentiel → Priorisez les ressources de sécurité sur l'analyse des schémas

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

curiositech/windags-skills

Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

curiositech/windags-skills

Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

curiositech/windags-skills

Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

curiositech/windags-skills

Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

curiositech/windags-skills

Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

curiositech/windags-skills

>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

curiositech/windags-skills

Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

curiositech/windags-skills

Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

curiositech/windags-skills

Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

curiositech/windags-skills

AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

curiositech/windags-skills

Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

curiositech/windags-skills

Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

curiositech/windags-skills

Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

curiositech/windags-skills

Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

curiositech/windags-skills

>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

curiositech/windags-skills

Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

curiositech/windags-skills

license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

Skills associés