Notre avis
Référence des prompts AI de ScepticAgent, permettant de configurer l'analyse des pages Web pour détecter la désinformation, les biais et l'émotion.
Points forts
- Détection structurée de la désinformation avec catégories et scores
- Utilisation de la recherche web pour vérifier les affirmations en temps réel
- Sortie JSON facilement intégrable pour les surlignages et analyses
- Personnalisation fine des catégories et du comportement d'analyse
Limites
- Limité à 10 000 caractères de contenu de page
- Dépend de la fonction de recherche web (peut échouer si indisponible)
- Les surlignages doivent correspondre textuellement à la page, ce qui peut être contraignant
Lorsque vous avez besoin d'instruire l'IA à analyser objectivement une page web avec vérification des sources et mise en évidence des biais.
Pour des analyses créatives ou subjectives où la vérification factuelle n'est pas pertinente.
Analyse de sécurité
SûrThis skill is a static reference document describing AI prompt locations, formats, and constraints for a browser extension. It contains no executable instructions, no tool declarations, and no dangerous operations. It poses no execution risk.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
Modify the buildAnalysisSystem prompt to include a new category 'Logical Fallacies' with its own output section.Update the highlights prompt to increase the maximum number of highlights from 25 to 40.Add a numerical score (0-10) for each highlight category in the JSON output of the highlights prompt.name: scepticagent-prompts description: ScepticAgent AI prompt reference. Use whenever the user asks about the prompts, wants to change analysis behaviour, modify what the AI looks for, adjust highlight categories or scoring, understand what instructions are sent to the AI, or tune the output format of analysis or highlights.
Prompt locations — all in background.js
buildAnalysisSystem(url, title, content) — lines 658–705
Full page analysis system prompt. Instructs Claude to use web_search to verify claims, check source credibility, find supporting/opposing evidence, identify bias and emotional language. Page content truncated to 10000 chars.
Required output sections (renderer depends on these exact headings):
## Key Claims
## References & Sources
## Supporting Evidence
## Opposing Perspectives
## Bias & Framing
## Emotional Language
## Misinformation Risks
## Overall Assessment
Sources must be cited as inline markdown links e.g. [Reuters](https://reuters.com/...).
buildChatSystem(url, title, content) — lines 707–720
Chat follow-up system prompt. Instructs the agent to answer questions about the page using web search and cite sources as inline markdown links. Page content truncated to 10000 chars.
buildHighlightsPrompt(withSearch) — lines 108–140
Extracts verbatim phrases from the page. Two modes:
withSearch: true— includes STEP 1 (web_search for real URLs) / STEP 2 (output JSON). Used in manual "Highlight Page" after analysis is complete.withSearch: false— JSON output only,source_urlleft empty. Used in the auto fast scan on page open.
Output JSON schema:
{
"summary": "two sentences — what the article is about, then how emotional/factual/biased it is",
"category_summaries": {
"misinformation": "one sentence",
"emotional": "one sentence",
"bias": "one sentence",
"supported": "one sentence",
"logical": "one sentence"
},
"highlights": [
{
"phrase": "verbatim text from page (8–180 chars, no quote characters)",
"category": "misinformation|emotional|bias|supported|logical",
"note": "max 90 chars explanation",
"source": "publication name or empty string",
"source_url": "full URL or empty string"
}
]
}
Constraints: max 25 highlights, phrases must appear verbatim on the page, no markdown code fences in output, no typographic quote characters in phrases.
Ingénierie de Prompts
Data & IA
Bonnes pratiques et templates de prompt engineering pour maximiser les résultats IA.
Visualisation de Données
Data & IA
Génère des visualisations de données et graphiques adaptés à vos données.
Architecture RAG
Data & IA
Guide de configuration d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).