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Claude Code and agent skill by minicoohei/ai-agent-camp

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記事内の事実主張（数値、日付、固有名詞、統計）を自動抽出し、Web検索で裏付け確認するスキル。 「ファクトチェックして」「事実確認して」「裏付けを取って」等のリクエストで発動。 信頼度スコア付きレポートを出力。

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SKILL.md

トリガーワード

「ファクトチェック」「事実確認」「裏付け」「情報の真偽」

Fact Checker - ファクトチェックエージェント

概要

記事やドキュメント内の事実主張（Factual Claims）を自動的に抽出し、Web検索を使って裏付け確認を行うスキルです。 Gemini API を使って主張を構造化抽出し、各主張に対してグラウンディング検索で検証を実施します。 最終的に、信頼度スコア付きの Markdown レポートを出力します。

主張カテゴリ

カテゴリ識別キー説明例
数値・統計numbers数字を含む主張「市場規模は500億ドル」「成長率15%」
日付・時系列dates日付や時系列に関する記述「2024年に発表された」「設立から10年」
固有名詞names人名、組織名、製品名「OpenAIのCEOサム・アルトマン」
因果関係causation「〜により〜が起きた」型の主張「AIの普及により雇用構造が変化」
引用・出典citations既存の引用や出典の正確性「Gartnerの調査によると〜」

検証レベル

判定意味基準
✅ 確認済 (Verified)複数の信頼できるソースで裏付け2つ以上の独立した情報源が一致
⚠️ 要確認 (Needs Review)部分的に一致、または情報が古い可能性ソースが1つ、または数値に軽微な差異
❌ 不一致 (Discrepancy)ソースと矛盾する情報を発見信頼できるソースと明確に矛盾
ℹ️ 検証不能 (Unverifiable)検索で裏付けが見つからない公開情報として確認できない

クイックスタート

bash
# 記事全体をファクトチェック
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py --input article.md
 
# 数値・統計のみをチェック
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py --input article.md --category numbers
 
# 詳細モードで出力先を指定
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py --input article.md --output report.md --depth thorough
 
# テストモード（API不要、サンプル記事で動作確認）
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py --test

パラメータ

ParameterRequiredDefaultDescription
--input, -iYes*-入力ファイルパス（Markdown/テキスト）
--output, -oNooutput/fact_report_{timestamp}.md出力レポートのパス
--category, -cNoallチェック対象カテゴリ: all, numbers, dates, names, causation, citations
--depth, -dNoquick検証深度: quick（高速、主要な主張のみ）, thorough（全主張を詳細検証）
--testNofalseテストモード（API不要、サンプル記事で動作確認）

*--test 使用時は --input は不要

出力フォーマット

Markdown レポートが生成されます:

markdown
# ファクトチェックレポート
 
**対象ファイル**: article.md
**検証日時**: 2026-02-12 15:30:00
**検証深度**: quick
 
## サマリー
-検出した主張: 12件
-✅ 確認済: 7件
-⚠️ 要確認: 3件
-❌ 不一致: 1件
-ℹ️ 検証不能: 1件
 
## 詳細
 
### 主張1: 「AIの市場規模は2025年に1900億ドルに達する」
-**カテゴリ**: 数値・統計
-**判定**: ⚠️ 要確認
-**信頼度**: 65%
-**理由**: 数値が最新データと若干異なる。複数ソースで1840〜2000億ドルの範囲
-**出典**:
  -[Statista - AI Market Size](https://example.com/source1)
  -[Grand View Research](https://example.com/source2)
 
### 主張2: 「OpenAIは2015年にサンフランシスコで設立された」
-**カテゴリ**: 固有名詞 / 日付・時系列
-**判定**: ✅ 確認済
-**信頼度**: 95%
-**理由**: 複数の公式ソースで確認済み
-**出典**:
  -[Wikipedia - OpenAI](https://example.com/source3)
  -[OpenAI公式サイト](https://example.com/source4)

処理フロー

  1. 記事読み込み: 入力ファイル（Markdown/テキスト）を読み込む
  2. 主張抽出: Gemini API で事実主張を構造化 JSON として抽出
  3. 検索クエリ生成: 各主張に対して最適な検索クエリを生成
  4. 検証実行: Gemini のグラウンディング検索で各主張を検証
  5. レポート生成: 検証結果を Markdown レポートとして出力

環境設定

必須: Gemini API Key
bash
# .env に追加
GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
# または
GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here
依存パッケージ
txt
google-genai>=1.0.0
pyyaml>=6.0
python-dotenv>=0.19.0

使用例

bash
# ブログ記事のファクトチェック
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py \
  --input docs/blog-post.md --depth thorough
 
# ニュース記事の数値のみチェック
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py \
  --input news_article.txt --category numbers
 
# プレスリリースの固有名詞と日付をチェック
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py \
  --input press_release.md --category names --output output/press_check.md
 
# テスト実行（API キー不要）
python skills/fact-checker/scripts/fact_checker.py --test

関連スキル

  • article-writer: 記事作成スキル（作成後のファクトチェックに連携可能）
  • proofreading-agent: 校正エージェント（文法・表現チェック）
  • seo-audit: SEO監査（コンテンツの正確性確認に補完的）

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

See the full security report

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

See evaluation results

Source

Popularity

Repository stars
358
Repository forks
12
7-day trend score
29

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Refreshed 28 Apr 2026, 6 months ago.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
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  • Pieces
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