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Verifique alegações factuais antes de entregá-las. Use antes de qualquer resposta ou entrega que o usuário irá usar, encaminhar ou compartilhar com outros — regras, políticas, questões legais, financeiras, datas ou fatos sobre produtos — e sempre que ele disser 'está certo', 'verifique isso', 'confirme isso', 'verificação de fatos', 'tem certeza' ou 'fonte?'. Exceção: avaliar uma alegação que outra pessoa passou ao usuário é um exercício de pensamento crítico; buscar o texto de uma página é busca confiável (esta skill chama isso).

O que é claude-skills?

Esta skill, chamada 'Verificação de Fatos', é projetada para agentes de IA que precisam garantir a precisão factual de suas respostas antes de entregá-las ao usuário. Ela é particularmente útil para respostas que o usuário irá usar, encaminhar ou compartilhar, abrangendo áreas como regras, políticas, questões legais, financeiras, datas e fatos sobre produtos. A skill também pode ser acionada por comandos do usuário como 'está certo', 'verifique isso' ou 'fonte?'. A skill fornece um processo estruturado de 5 etapas: extrair alegações factuais, triá-las como estruturais ou de contexto, verificar alegações estruturais contra fontes primárias (evitando resumos), rotular as alegações na resposta como verificadas, não verificadas ou inferidas, e, finalmente, revisar o trabalho antes da entrega. Ela suporta qualquer plataforma de agente de IA que possa seguir instruções markdown, como Claude Code, Cursor ou Codex. A skill enfatiza a verificação contra fontes primárias, a busca por sinônimos, a verificação de datas e cifras exatas, e a diferenciação entre o que uma regra permite e o que realmente aconteceu no caso do usuário. Ela também fornece orientações específicas para a verificação de previsões, números negativos e planos de produto, garantindo um alto nível de rigor e transparência.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/josie2479-maker/claude-skills/tree/HEAD/skills/fact-verification

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Documentação

Verificação de Fatos

Licença: Lançado sob CC BY 4.0 — livre para usar, adaptar e compartilhar com atribuição.

1. Extraia as alegações

Liste todas as alegações factuais no rascunho da resposta. Pule opiniões e raciocínios.

2. Triagem

Marque cada alegação:

  • Estrutural: o usuário iria decidir, agir ou encaminhar com base nela → deve verificar
  • Contexto: apenas contexto → rotule, não persiga

3. Verifique alegações estruturais

  • Verifique contra uma fonte primária (o próprio site do publicador, o estatuto ou padrão em si, documentação oficial), não um resumo

  • Use busca confiável para o texto da página, se você tiver; caso contrário, busque a página com uma ferramenta de navegador real, em vez de uma busca que resume. Se uma fonte não puder ser acessada, diga isso; não preencha a partir da memória

  • Datas, prazos, valores: confirme com a própria redação da fonte e observe sua data de referência

  • Previsões e avisos: uma previsão cujo tempo já passou não é um resultado. Rotule cada número como observado ou previsto. Para uma previsão passada, nível de pico ou alerta, procure o registro observado (o log de medição ou os dados registrados do sistema), não o texto da previsão ou alerta, e relate o real. Um número de uma previsão retirada nunca aconteceu.

  • Encontre a figura ou redação exata na própria fonte. Um link funcional, um periódico real e um tópico correspondente não provam que a fonte diz isso. Várias fontes concordando contam apenas se elas não se copiaram.

  • Citações transportadas em modelos ou documentos mais antigos podem estar desatualizadas. Verifique cada regra, cláusula ou seção citada em relação ao texto oficial atual, não ao modelo.

  • Um negativo ("nenhum requisito", "não encontrado") cobre apenas as fontes e palavras realmente pesquisadas. Antes de afirmar um:

    • pesquise todas as camadas que podem criar a obrigação (lei, regulamento, orientação oficial, regras locais) e os próprios registros do projeto;
    • pesquise o conceito com sinônimos, não uma única palavra-chave;
    • escopo da alegação ao que foi pesquisado ("nenhuma regulamentação encontrada nas fontes verificadas", não "nenhum requisito").

    Mantenha esse escopo no próprio título. Riscos colocados abaixo de um título não viajam com ele quando é copiado.

  • Separe o que uma regra permite do que aconteceu no caso do próprio usuário. Pedidos, cartas, aprovações e decisões vêm dos registros do usuário (suas notas, logs de decisão e eventos, pesquisas anteriores no projeto), não da própria regra. Pesquise-os primeiro e pergunte onde o registro está se o lugar óbvio estiver vazio.

  • Planos de produto ("X está planejado?"): verifique as seções de "limitações atuais" da central de ajuda do fornecedor primeiro, depois notas de versão, depois blogs e imprensa.

  • Uma discrepância aritmética apresentada a você: re-some cada nível (itens de linha, subtotais, totais) da fonte. A explicação dada pode cobrir apenas uma de várias lacunas.

4. Rotule na resposta

  • ✅ Verificado: [fonte, data verificada]
  • ⚠️ Não verificado: de dados de treinamento, pode estar desatualizado
  • ❓ Palpite/inferência: diga em que se baseia

5. Antes de entregar

Releia as etapas 2–4. Qualquer alegação estrutural sem ✅ ou um ⚠️ explícito → corrija-a ou sinalize-a.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

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Test a ready-made list of deliverables, documents or artifacts before anyone commits to tracking it. Use when someone is handed a list from a template, vendor, consultant, PMO framework or AI (\"standard project documents\", \"required artifacts\", \"deliverables checklist\") and asks whether to adopt it, what is really required, what to drop, or what is missing. Tags each item by who requires it (funder, law or regulation with citation, a named person, or standard practice that nobody requires), reads the funder's or agency's own template section by section to find required items the list leaves out, and returns a table plus a drop / keep / add list. Not for building a list from scratch with no list in hand, and not for checking whether finished documents are good.

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Interview the user about something they are ABOUT TO BUILD, before any of it is built — a feature, a system, an automation, a workflow, a document structure. Use when a plan exists only in their head or as a rough idea and the design decisions are still open: \"grill me\", \"interview me about this\", \"help me think this through before I build it\", \"what am I not deciding\", \"ask me what you need to know\". Works the design as a dependency tree, asking one answerable question per round (the one that unblocks the most decisions first) with a recommended answer attached, and never asking anything it could look up itself. BOUNDARY — this is front-loaded, for decisions not yet made. Reviewing a plan that already exists and stress-testing it for holes is the plc skill. Interrogating information someone else handed you is critical-thinking-walkthrough. If the thing is already written down and the question is \"is this any good\", it is not this skill.

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Strip AI-essay voice from a document that will be shared outside this conversation — a memo, spec, brief, proposal, SOW, report, or any deliverable going to a supervisor, agency, client, or contractor. Use when asked to \"clean this up\", \"make this professional\", \"take the Claude out of it\", \"de-AI this\", \"make it ready to send\", or when a draft is about to be handed off and has not had a register pass. Also run it unprompted as the last step when drafting any external-facing document. Not for chat replies, personal notes, or internal scratch files — conversational voice is fine there and flattening it is a loss. Not for fiction or other creative writing, where the voice is the point; see the fiction note in the body.

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