fact-checker

fact-checker skill 概覽

fact-checker skill 是一套結構化的提示工作流程，用來驗證陳述、檢查來源品質，並把事實主張與意見、話術包裝或缺漏的脈絡區分開來。對於不滿足於一次性丟出「這是真的嗎？」這類問題、而是想用可重複的方法做 Fact Checking，又不想從零設計整套流程的使用者來說，這個 skill 特別實用。

fact-checker skill 實際上會做什麼

就核心功能來看，fact-checker skill 會引導 agent 依序完成一套查核流程：先找出精確主張、定義什麼證據能證實或推翻它、評估手上來源、對主張做分級，最後再補上脈絡說明結果。當你在意準確性、來源挑選與推理透明度時，它會比一般泛用的 research prompt 更有用。

哪些人適合安裝這個 fact-checker skill

這個 fact-checker skill 很適合：

• 需要查核公開說法的研究者與分析師
• 審閱草稿的記者、編輯與內容團隊
• 政策、教育與 trust-and-safety 相關流程
• 正在判斷病毒式傳播數據、謠言或引述內容的使用者
• 想要一套一致的事實查核方法，而不是每次臨時寫 prompt 的人

最適合用來完成的工作

當你需要以下能力時，適合使用 fact-checker：

• 驗證特定陳述、數字或因果主張
• 檢查某個來源對該主題是否足夠權威
• 區分事實與詮釋
• 評估可信度，而不是硬要給出錯誤的二分法 yes/no
• 說明一個主張為何具有誤導性，即使它不算完全錯誤

它和一般 prompt 的差異在哪裡

這個 skill 的主要價值在於結構。它不只是叫模型「查核事實」，而是明確告訴模型該如何思考「可驗證性」：

• 研究前先拆出主張本身
• 先判定需要哪些證據
• 優先採用權威來源或第一手來源
• 納入發表日期與脈絡
• 對主張分級，並清楚表達不確定性

這套流程能減少含糊籠統的答案，也讓輸出結果更容易被審查與追溯。

採用前最需要考慮的是什麼

真正的採用關鍵不在安裝，而在於你的使用情境是否真的受益於嚴謹的驗證流程。如果你的團隊經常要查核模糊、有政治性、時效敏感，或來自社群貼文的主張，fact-checker 很值得裝。若你只需要一般背景整理，普通的 research prompt 可能就夠了。

如何使用 fact-checker skill

fact-checker 的安裝情境

如果你的 agent 環境支援從 GitHub repositories 安裝 Skills，可以從 Shubhamsaboo/awesome-llm-apps repository 安裝 fact-checker，之後在明確要求驗證的任務中直接用名稱呼叫它。

常見安裝方式如下：

npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps --skill fact-checker

如果你的環境使用不同的 skill loader，則可直接從以下位置複製 skill：

awesome_agent_skills/fact-checker/SKILL.md

這個 skill 在 repository 裡的證據很精簡，但已足夠明確：主要實作就在 SKILL.md，沒有額外的 scripts、rules 或 reference files 需要先讀。

先看這個檔案

從這裡開始：

• awesome_agent_skills/fact-checker/SKILL.md

這是很重要的採用訊號：這個 skill 是 prompt-driven，而不是 code-driven。你安裝的是一套驗證框架與輸出行為，不是一個附帶 helper scripts 的工具鏈。

fact-checker skill 需要什麼輸入

fact-checker usage 的品質，高度取決於你提供的輸入。請盡量給這個 skill：

• 要驗證的精確主張
• 該主張出現在哪裡
• 任何引用原文或數字
• 日期或時間範圍
• 領域脈絡，例如 health、politics、science、finance 或 history
• 你希望的輸出形式，例如 quick verdict 或 evidence memo

較弱的輸入：

• “Fact check this.”

較好的輸入：

• “Fact check this claim: ‘Country X’s inflation rate doubled in 2024.’ Check official statistics first, note the date range, and say whether the statement is accurate, misleading, or unsupported.”

把模糊請求改寫成有效的 fact-checker prompt

一個好的 fact-checker guide prompt，通常包含五個部分：

1. 精確主張
2. 證據標準
3. 偏好的來源類型
4. verdict 格式
5. 任何範圍限制

例如：

“Use the fact-checker skill to verify this claim: ‘A new study proved coffee dehydrates most adults.’ Distinguish the headline from the actual scientific claim, prefer peer-reviewed or major medical sources, note publication dates, and return: claim, evidence found, source quality, verdict, confidence, and missing context.”

這種寫法效果更好，因為它把查核目標收斂清楚，也定義了什麼才算可接受的證據。

fact-checker 工作流程在實務上怎麼跑

這個 skill 內建的流程很簡單，但很重要：

• 辨識事實主張
• 判斷什麼證據能驗證它
• 檢視可取得來源與可信度
• 對主張分級
• 補上脈絡與不確定性

實務上，除非你能接受較淺的結果，否則不建議一次要它處理多個彼此無關的主張。若想得到較好的輸出，最好把長貼文或文章拆成一條條可查核的主張。

複雜或病毒式主張的最佳 prompt 模式

面對社群貼文、標題黨內容與迷因，建議使用「先拆解、後查核」的 prompt：

“Use fact-checker for Fact Checking this post. First extract each distinct factual claim. Then verify them one by one, noting which are factual, which are opinion, and which depend on missing context.”

這點很重要，因為許多誤導性貼文會把一個真細節和一個假結論混在一起。當每個子主張能分開測試時，這個 skill 的效果最好。

可以期待什麼樣的輸出

一個好的 fact-checker 回應通常應包含：

• 正規化後的主張
• 該主張是事實陳述、詮釋性說法，還是照現有表述無法驗證
• 需要哪些證據
• 對來源的評估
• verdict，例如 accurate、misleading、unsupported 或 false
• confidence level
• 會改變解讀的重要脈絡

如果你最後只拿到一段很泛的文字，通常代表你的 prompt 太寬，或沒有要求結構化 verdict。

提升 fact-checker 使用效果的實用技巧

要讓 fact-checker skill 表現更好，可以：

• 提供精確數字與單位，不要只給改寫後的意思
• 明確指定地理範圍與時間範圍
• 要求模型把主張和周邊修辭分開
• 要求先找第一手或權威來源
• 加一句「what would disprove this claim?」來降低確認偏誤
• 要它標示缺漏脈絡，而不是自行猜補

通常這些調整，比單純把 prompt 寫更長更能提升可靠性。

什麼時候該用 fact-checker，而不是 research skill

當你的目標是裁定，而不是探索時，就該選 fact-checker。research 或 browsing skill 比較適合廣泛蒐集資訊；fact-checker 則更適合需要依據證據品質與主張原文做出判斷的情境。

一個實用流程是：

1. 先整理精確主張與脈絡
2. 執行 fact-checker
3. 如果證據太薄弱，再補做研究
4. 用更精準的主張表述與更好的來源重新執行

邊界與取捨

這個 skill 提供的是驗證方法，不是對真相的保證。它無法神奇解決：

• 報導仍不完整的即時事件
• 需要專有資料才能驗證的主張
• 以專家詮釋為主的法律或科學爭議
• 偽裝成事實的價值判斷

這不是 skill 的缺陷，而是 fact-checking 本身的正常邊界。它最大的價值，在於把不確定性攤開來，而不是把它藏起來。

fact-checker skill 常見問題 FAQ

fact-checker 適合新手嗎？

適合。fact-checker skill 對新手算友善，因為它提供了清楚的驗證順序。你仍然需要提供具體主張與合理的來源期待，但不必從零自行設計方法論。

哪些類型的主張最適合這個 skill？

最適合：

• 統計數字與數量主張
• 某人是否真的說過某句話的引述查核
• 「X 曾發生過」這類時間線主張
• policy、science、health 或 economics 中可用證據驗證的陳述
• 那種「是不是有誤導性？」而關鍵在脈絡的案例

最不適合：

• 純意見
• 預測
• 道德論證
• 把廣泛意識形態包裝成事實的說法

它和直接問 AI「這是真的嗎？」有什麼不同？

fact-checker 更有紀律。一般 prompt 常常會直接跳到答案；這個 skill 會強制經過主張抽取、證據標準、來源評估與信心分級。這通常能帶來更透明的推理，也比較不容易產生過度自信的摘要。

我需要 browsing 或外部工具嗎？

這個 skill 本身是寫在 SKILL.md 裡的 prompt workflow。它能否有效查核即時資訊，取決於你的 agent 環境是否提供相關工具。若沒有 browsing 或 retrieval，它仍可分析主張結構與可能需要的證據，但在 live verification 上會明顯變弱。

fact-checker 能處理 misinformation 和 disinformation 嗎？

可以，尤其是在問題出在誤導性框架、糟糕來源或脈絡被省略時更有幫助。它很適合用於 misinformation detection，因為它不會只停在「真或假」，還會檢查來源可信度、證據是否過時，以及脈絡是否缺失。

什麼情況下不該使用這個 fact-checker skill？

以下情況可跳過 fact-checker：

• 你只想快速看摘要
• 該陳述明顯是意見
• 任務是開放式研究，而不是驗證某個主張
• 你需要具有法律效力或專業認證的判定

遇到這些情況，改用別的 workflow 會更合適。

如何改進 fact-checker skill

讓 fact-checker skill 處理更窄的主張

提升 fact-checker 結果最快的方法，就是縮小主張範圍。不要這樣寫：

“Fact check this whole article.”

改成：

“Extract the three strongest factual claims from this article and verify each separately.”

把查核單位縮小後，證據更容易對準，模糊 verdict 也會減少。

明確指定證據層級

告訴這個 skill 哪些來源應該有最高權重。例如：

• official statistics
• peer-reviewed studies
• direct transcripts or filings
• recognized standards bodies
• reputable secondary reporting only if primary material is unavailable

這能避免把強弱來源混在一起，也讓模型有更好的判斷規則。

不只找支持證據，也要主動找反證

Fact Checking 常見的失敗模式之一，就是只蒐集單邊支持證據。你可以在 prompt 中加入：

• “What would disprove this?”
• “List the strongest evidence against the claim.”
• “Note where the claim overstates what the evidence shows.”

這能把 skill 推向更平衡的 verdict。

強制區分事實、推論與意見

很多品質不佳的輸出，都是因為原始陳述把以下幾種東西混在一起：

• 一個可查核的事實
• 一個詮釋
• 一個帶說服意圖的結論

要求 skill 把每一部分分別標示出來。這對政治貼文、企業高層說法與聳動標題特別有效。

要求具備日期敏感度

很多主張出問題，不是因為內容本身錯，而是因為答案會隨時間變動。請加入：

• 相關日期
• 該主張是歷史性的還是當前性的
• 要求標示過時證據

例如：
“Verify this as of March 2025, and note if earlier reporting would have produced a different conclusion.”

改善 verdict 格式

如果第一版輸出太糊，可以直接要求更緊的結構：

• Claim
• Checkability
• Best evidence
• Source quality
• Verdict
• Confidence
• Missing context

結構化輸出會讓 fact-checker guide 更容易審閱、比較，也更適合重複使用在 editorial workflows 中。

常見失敗模式要注意什麼

最常見的問題包括：

• 驗證的是改寫後的說法，而不是原始措辭
• 把意見當作事實主張
• 對當前主張使用過期來源
• 忽略地理範圍
• 在沒有說清楚證據標準前就先下 verdict

如果出現這些情況，請先改寫 prompt，再重新執行。

第一輪答案後要持續迭代

如果主張很重要，不要把第一個結果直接當成定案。可以接著追問：

• “What part of this verdict is least certain?”
• “What primary evidence is still missing?”
• “Would the verdict change under a narrower wording?”
• “Which source in your reasoning is weakest?”

這能把 fact-checker usage 從一次性的回答，變成更可靠的審查迴圈。

依你的領域調整這個 skill

對於專業領域，可以在 prompt 裡加上領域規則來強化 skill：

• health: systematic reviews, regulator guidance, trial quality
• finance: filings, audited reports, official releases
• science: study design, sample size, replication, consensus status
• policy: bill text, agency documents, implementation dates

fact-checker 的核心方法不變，但來源層級與證據標準應該隨領域調整。