Synthèse automatique
Traite une analyse externe réalisée par une IA pour en extraire des actions concrètes et réduire les angles morts.
Points forts
- Réduit le biais de confirmation en utilisant des systèmes IA différents.
- Automatise la normalisation des liens et des citations.
- Vérifie les affirmations en consultant les sources originales.
- Intègre structurément les retours externes dans le workflow.
Limites
- Nécessite une saisie manuelle du fichier de revue externe.
- Dépend de la qualité de l'analyse externe initiale.
- Peut être chronophage si de nombreuses sources doivent être vérifiées.
Utilisez cette compétence après avoir reçu une analyse externe d'un système IA différent pour valider et intégrer les retours dans votre projet.
Ne l'utilisez pas si l'analyse externe est déjà intégrée ou si vous n'avez pas besoin de vérifier les sources.
Analyse de sécurité
PrudenceThe skill instructs the agent to run a Python script via uv with a wildcard, and to fetch external URLs using WebFetch. While these are for legitimate purposes (link normalization and claim verification), they carry some risk if the input or environment is compromised. The skill does not include destructive or exfiltrating commands, but the tool usage warrants caution.
- •Instructs execution of a bash command with a wildcard pattern (uv run python scripts/normalize_review_links.py obsidian/reviews/outer-review-YYYY-MM-DD-*.md), which could match unintended files if the environment is not controlled.
- •Uses WebFetch to retrieve external URLs from the review file, which could be exploited if the review file contains malicious links (SSRF risk).
Exemples
/outer-review obsidian/reviews/outer-review-2026-01-15-site-chatgpt-5-2-pro.md/outer-review obsidian/reviews/outer-review-2026-02-10-site-gemini-1-5-pro.mdname: outer-review description: Commission and process external AI analysis to reduce blind spots. Manual invocation only.
Outer Review
Process an external AI review to extract actionable tasks. The human commissions the external review and saves the raw output; this skill processes it.
When to Use
- When
/outer-review [filepath]is invoked with a new outer review file - After a human has commissioned and saved an external AI analysis
Why External Review Matters
The Unfinishable Map's content is primarily generated and reviewed by Claude-based systems. This creates risk of:
- Confirmation bias: The reviewing system shares assumptions with the generating system
- Blind spot persistence: Gaps in Claude's knowledge propagate undetected
- Style homogenization: Content converges toward patterns Claude favors
- Coherence inflation: Arguments seem stronger than they are because the reviewer finds them compelling for the same reasons the writer did
External AI systems (GPT-4+, Gemini, etc.) have different training, different biases, and different blind spots. Their disagreements are informative even when wrong.
Prerequisites
The human must:
- Commission a review from an external AI system (ChatGPT, Gemini, etc.)
- Save the raw output to
obsidian/reviews/outer-review-YYYY-MM-DD-[system-slug].md - Add basic frontmatter (or leave for this skill to add)
Instructions
1. Read the Review File
The filepath is provided as an argument: /outer-review obsidian/reviews/outer-review-2026-01-15-site-chatgpt-5-2-pro.md
Read the file and assess its current state.
2. Add/Fix Frontmatter
Ensure the file has proper frontmatter:
---
title: "Outer Review - [System Name]"
created: YYYY-MM-DD
modified: YYYY-MM-DD
human_modified: null
ai_modified: YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
draft: false
topics: []
concepts: []
related_articles:
- "[[project]]"
ai_contribution: 90
author: [Human who commissioned it]
ai_system: [external-system-id]
ai_generated_date: YYYY-MM-DD
last_curated: null
---
**Date**: YYYY-MM-DD
**Reviewer**: [System name and version]
**Type**: Outer review (external AI analysis)
## About This Review
An "outer review" is an analysis performed by an external AI system rather than the Claude-based workflow that generates most site content. This provides an independent perspective, reducing the risk of self-reinforcing blind spots.
[External system's review content follows...]
3. Normalize Links
External AI systems often produce footnote-style markdown links like ([Source][1]) with reference definitions at the end. Run the link normalization script:
uv run python scripts/normalize_review_links.py obsidian/reviews/outer-review-YYYY-MM-DD-*.md
This script:
- Removes self-references to unfinishablemap.org (just noise)
- Converts external footnote refs to inline links like
(See [Chalmers](url)) - Adds an "External Sources" section with properly labeled academic references
- Preserves inline links that are already well-formatted
Also convert any Map URLs to internal wikilinks:
https://unfinishablemap.org/tenets/→[[tenets]]https://unfinishablemap.org/topics/free-will/→[[free-will]]https://unfinishablemap.org/concepts/qualia/→[[qualia]]
4. Verify Claims Against Sources
External AI reviewers can also be wrong. Before accepting criticism, verify key claims by fetching the cited sources.
For each significant claim the reviewer makes about what an author says:
- Identify the source: Look for URLs in the External Sources section or inline citations
- Fetch the source: Use WebFetch to retrieve the actual paper/article
- Check the claim: Does the source actually say what the reviewer claims?
What to verify:
- Direct quotes or paraphrases of philosophers' positions
- Claims about what a paper "explicitly states" or "clearly shows"
- Attributions of specific arguments or frameworks to specific authors
- Claims that the Map misrepresents a source
Add verification notes to the review file:
After verifying, add a ## Verification Notes section to the review file documenting what you checked:
## Verification Notes
**Verified claims:**
- ✓ Reviewer correctly notes that Chalmers treats organizational invariance as contingent, not necessary (confirmed in "Absent Qualia" paper)
- ✓ Five constraints framework is indeed from Saad (2025), not Chalmers & McQueen
**Unverified claims:**
- ? Could not access Springer PDF to confirm Saad's exact formulation
**Disputed claims:**
- ✗ Reviewer says Chalmers "explicitly endorses" Many-Worlds—but the cited passage says "considerable sympathy," which is weaker than endorsement
This prevents blindly accepting external criticism that may itself be inaccurate.
5. Evaluate Review Quality
Read through the review and categorize findings, taking verification results into account:
High value findings (verified or plausible):
- Logical gaps not previously noticed
- Counterarguments not addressed
- Inconsistencies between pages
- Missing connections that should exist
- Novel framings of existing positions
- Misattributions confirmed by source checking
Lower value findings:
- Objections already addressed elsewhere
- Misunderstandings of the position
- Requests to adopt a different position entirely
- Style preferences that don't affect clarity
- Claims that failed verification (the reviewer was wrong)
6. Generate Tasks
For high-value findings, create tasks in obsidian/workflow/todo.md:
### P1: [Specific issue from outer review]
- **Type**: [research-topic | expand-topic | refine-draft | cross-review]
- **Notes**: From outer review YYYY-MM-DD. [Brief description of the issue and why it matters]
- **Review file**: `reviews/outer-review-YYYY-MM-DD-[slug].md`
- **Source**: outer-review
- **Generated**: YYYY-MM-DD
Important: Always include the Review file field with the path to the outer review. This allows the refine-draft skill to read the full context and verification notes when addressing the issue.
Priority guidance:
- P1: Logical errors, internal contradictions, unaddressed strong objections
- P2: Missing connections, expansion opportunities, clarity improvements
- P3: Style suggestions, minor enhancements
7. Log to Changelog
Append to obsidian/workflow/changelog.md:
### HH:MM - outer-review
- **Status**: Success
- **Reviewer**: [System name]
- **File**: [filepath]
- **Claims verified**: [count]
- **High-value findings**: [count]
- **Tasks generated**: [count with priorities]
8. Commit
Create a git commit:
feat(auto): outer-review - process [system name] analysis
- Identified [N] actionable issues
- Generated [N] tasks (P1: X, P2: Y, P3: Z)
Evaluating Impact (After Tasks Complete)
After tasks from an outer review have been completed, evaluate the review's value:
- Count completed tasks: How many issues were addressed?
- Assess depth: Did the review surface deep insights or obvious issues?
- Track new content: What articles/sections resulted from the review?
- Note patterns: What kinds of issues does this external system catch that internal review misses?
This helps calibrate future review frequency and system selection.
Important
- This skill requires manual invocation with a filepath argument
- The human commissions and saves the external review; this skill processes it
- External systems may have different biases—their criticism isn't automatically correct
- The goal is diverse perspective, not consensus
- Some external criticism will be based on misunderstanding—that's expected
- Focus on actionable findings that improve content quality
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/outer-review-mm5t8bxm/download' --output '.skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm/SKILL.md.part' '.skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Extrait original : Prerequisites
The human must:
- Commission a review from an external AI system (ChatGPT, Gemini, etc.)
- Save the raw output to
obsidian/reviews/outer-review-YYYY-MM-DD-[system-slug].md - Add basic frontmatter (or leave for this skill to add)
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/outer-review' && cp -R '.skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm' '.claude/skills/outer-review'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm'openskills read 'outer-review-mm5t8bxm'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/outer-review-mm5t8bxm/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Fragments d'écriture
Contenu
Extrayez des fragments d'écriture bruts via un entretien intensif, sans imposer de structure. Capturez idées, citations et mots porteurs pour une utilisation ultérieure.
Rédaction UI et audit
Contenu
Rédigez ou auditez les textes d'interface (boutons, erreurs, états vides, infobulles) dans le monorepo, en suivant la source de vérité du design system.
Extraction MIDI/score
Contenu
Extrait le MIDI ou la partition d'une production musicale existante via l'outil MCP CogMusic et confirme la disponibilité du fichier.