Audit des revendications scientifiques

VérifiéSûr

Auditez les affirmations, chaînes causales et conclusions dans les manuscrits ou documents de conception pour la rigueur scientifique.

Spar Skills Guide Bot
DocumentationAvancé
25/07/2026
Claude Code
#claim-audit#scientific-writing#causal-reasoning#overclaiming#manuscript-review

Recommandé pour

Synthèse automatique

Audite les affirmations, chaînes causales et conclusions d'un manuscrit ou de documents de conception pour en vérifier la rigueur scientifique.

Points forts

  • Reprend chaque affirmation avec sa citation exacte et sa localisation, puis évalue le niveau de preuve : fort, mixte, faible ou absent.
  • Signale des schémas de surinterprétation précis : « proves » employé pour « suggests », généralisation à partir de peu d'exemples, assertions infalsifiables, mécanisme présenté comme preuve.
  • Confronte les affirmations aux principes de conception du projet (gouvernance, nombre de dimensions de qualité adossé au nombre de mécanismes) pour tester les claims de suffisance et d'unicité.
  • Délègue la méthodologie d'extraction des claims à une compétence dédiée et recoupe les claims de robustesse avec le journal d'attaques et de défenses.

Limites

  • Très lié au manuscrit decentralized-curation : les cibles (paper.qmd, projects/*/design.md, context/attack-and-defense-log.md) et les principes invoqués ne se transposent pas directement à un autre projet.
  • Ne vérifie ni les faits ni la littérature : il juge la suffisance des preuves apportées dans le texte, pas leur véracité.
  • Produit une liste d'affirmations à réviser, mais ne réécrit pas les passages ni ne fournit de nouvelles preuves.
Quand l'utiliser

À utiliser avant de finaliser une section contenant des affirmations empiriques ou causales, ou dès qu'on soupçonne un surclaim dans un manuscrit ou un document de conception.

Quand l'éviter

À éviter pour une relecture purement linguistique, une vérification de citations ou l'audit d'un texte sans dimension argumentative.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité82/100

The skill is a pure read-and-reason analysis workflow. Its declared tools are Read, Grep, Glob, and Agent — no shell, network, write, or delete capability — so it cannot exfiltrate data or alter the repository. The only delegation is to another named reasoning skill (claude-scientific-writer:scientific-critical-thinking) as a methodology reference, which is transparent and consistent with the declared Agent tool. No obfuscated payloads, credential handling, or safety-disabling instructions are present.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Audit causal claims in the paper
Audit the causal claims in paper.qmd: for each one, quote it with its location, state what would need to hold for it to be true, rate the support as strong/mixed/weak/absent, and suggest a revision.
Check design docs for sufficiency claims
Check projects/*/design.md and projects/*/blueprint.md for uniqueness and sufficiency claims that aren't justified by the two mechanisms we actually have.
Red-team robustness claims
Red-team our robustness claims against context/attack-and-defense-log.md before I merge this section.

name: paper-audit-claims description: "Audit claims, causal chains, and conclusions in the manuscript or project design docs for scientific rigor. Use when the user asks to check claims, verify arguments, test causal chains, check for overclaiming, or before finalizing any section that makes empirical or causal assertions." allowed-tools: [Read, Grep, Glob, Agent] context: inherit

paper-audit-claims: claim audit for the decentralized-curation manuscript

When to use

Trigger when the user asks to audit claims, check for overclaims, verify causal chains, test assertions, or evaluate whether an argument is supported by the evidence and mechanisms actually available. Also trigger as a pre-merge check on any prose change that adds or strengthens a causal claim.

Delegate methodology to

claude-scientific-writer:scientific-critical-thinking for the claim-extraction and evidence-sufficiency workflow.

Project-specific targets

  • Causal claims about incentive alignment and mechanism-as-proof reasoning in paper.qmd.
  • Uniqueness / sufficiency claims in projects/*/design.md and projects/*/blueprint.md.
  • Red-team robustness claims: cross-check against context/attack-and-defense-log.md, which tracks integrated attacks and defenses.

Project Design Principles to uphold

  • NoNeedForGovernance > Good Governance > Bad Governance > No Governance. Flag designs that justify added governance without ruling out the simpler "no governance needed" case.
  • Do not decompose quality further than your mechanisms can distinguish. Two mechanisms (challenge-based accuracy, coherence-based relevance) mean two dimensions. A third dimension without a third mechanism is noise. (Corollary of Wang and Strong's "decompose quality before you mechanize it.")

Writing-quality signals to flag

  • "Proves" when "suggests" is warranted.
  • Universal claims from limited examples.
  • Unfalsifiable assertions.
  • Mechanism-as-proof claims: describing design as if design proves correct behavior.
  • Appeals to absence of evidence.

Output shape

For each claim: (1) the claim verbatim with location; (2) what would need to hold for it to be true; (3) whether support is strong / mixed / weak / absent; (4) suggested revision or evidence needed.

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 annexes

Ce 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.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/scientific-claim-audit-mrzxupmn/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/scientific-claim-audit-mrzxupmn' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/scientific-claim-audit-mrzxupmn/download' --output '.skill-downloads/scientific-claim-audit-mrzxupmn/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/scientific-claim-audit-mrzxupmn/SKILL.md.part' '.skill-downloads/scientific-claim-audit-mrzxupmn/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.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

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/scientific-claim-audit-mrzxupmn/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/scientific-claim-audit-mrzxupmn/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/paper-audit-claims' && cp -R '.skill-downloads/scientific-claim-audit-mrzxupmn' '.claude/skills/paper-audit-claims'

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’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/scientific-claim-audit-mrzxupmn'

openskills read 'scientific-claim-audit-mrzxupmn'

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 sync

Mode 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/scientific-claim-audit-mrzxupmn/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.

Skills similaires