O que audit-loop faz?
Habilidade de auto-auditoria de IA apoiada por pesquisa para Claude Code / Codex / OpenClaw. Verifica respostas de alto risco por meio de resolução independente + sondagem de método cruzado — não por crítica. Honesto sobre limitações; cada escolha de design tem citação de artigo.
Visão Geral
Esta habilidade implementa um loop de auto-auditoria que não depende de auto-crítica subjetiva. Em vez disso, ele força o modelo a resolver o mesmo problema de forma independente (usando parâmetros ou prompts ligeiramente diferentes) e, em seguida, compara os resultados. Se ambos concordarem, a confiança aumenta; se houver divergência, a resposta original é sinalizada para revisão.
Por que isso é útil?
- Alta confiabilidade: Evita vieses de confirmação e raciocínio circular.
- Transparente: Cada decisão de design é fundamentada em pesquisa publicada.
- Aplicável: Funciona em Claude Code, Codex e OpenClaw.
Como usar
- Defina uma pergunta de alto risco.
- Execute
audit-loopno seu terminal. - A habilidade executará um re-solve e uma sonda de método cruzado.
- Revise o relatório de confiança gerado.
Método
- Re-solve: O modelo resolve o problema do zero, sem ver a resposta original.
- Sonda de método cruzado: Uma segunda abordagem (por exemplo, raciocínio passo a passo vs. verificação final) é usada para validar.
- Relatório de confiança: Um resumo mostrando concordância, discrepâncias e nível de confiança geral.
Limitações
- Esta habilidade é honesta sobre suas limitações: não substitui revisão humana.
- Pode ter custo computacional maior devido a múltiplas execuções.
- Depende da qualidade do modelo base.
Referências
Cada escolha de design tem uma citação de artigo. Consulte a documentação para lista completa.
Licença
MIT