crossframe-review
Permite que seu agente revise a precisão do raciocínio e das fontes. É útil para garantir que a análise esteja correta e bem fundamentada.
O que ela faz
Esta ferramenta verifica se um texto gerado por outra IA (chamada CrossFrame) está correto. Ela checa se os argumentos fazem sentido, se as fontes de informação estão claras e se o texto não se desviou do assunto original.
Quando usar
- ✓Após a IA gerar um texto usando a ferramenta CrossFrame.
- ✓Quando você precisa ter certeza de que a IA entendeu e usou as informações corretamente.
- ✓Se o texto gerado parece confuso ou não segue a lógica esperada.
Exemplo do que pedir para a IA
“Verifique se o texto gerado sobre a história do Brasil está correto e usa as fontes certas.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta compara o texto gerado com as instruções originais e as fontes usadas. Ela procura por erros na lógica, informações perdidas ou fora do contexto.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill crossframe-reviewOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/crossframe-review/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Revisão CrossFrame
Quando Usar Esta Habilidade
- Use apenas após invocação explícita da Revisão CrossFrame ou após
crossframe-suiterotear uma saída CrossFrame para o portão de revisão. - Use para verificar a fidelidade do raciocínio, limites de evidência, âncoras de origem, deriva de conceito, colapso do corpo do artigo e etapas de reparo.
- Não use como uma habilidade genérica de revisão de código, revisão de prosa ou crítica comum.
Nota de Origem Empacotada
Esta cópia pronta para AAS preserva o corpo original da habilidade CrossFrame abaixo. O chinês permanece a camada semântica canônica; metadados em inglês são apenas para descoberta, instalação e revisão de repositório.
Limitações
- O corpo da habilidade é intencionalmente canônico em chinês; metadados em inglês são para descoberta e não substituem os termos originais em chinês.
- Use apenas após invocação explícita do CrossFrame ou roteamento
crossframe-suite; não o aplique como uma camada de raciocínio padrão genérica. - Ele estrutura análise, redação e revisão, mas não substitui a verificação de origem, o conhecimento de domínio ou o julgamento legal, médico ou financeiro.
如果评审对象来自多个 CrossFrame skill 的连续工作流,先读取 ../crossframe-suite/SKILL.md 还原应有调度链,再判断是否有漏触发、误触发或跳过质量闸。
本 skill 只做评审与修复建议,不替代 crossframe 生成诊断,也不替代 crossframe-essay 写文章。中文为权威语义;英文只作 skill id、文件名和接口说明。
Regras de Entrada Leve
A cada gatilho, leia a habilidade canônica primeiro, em vez de copiar seus corpos:
- Leia
../crossframe/SKILL.md. - Leia
../crossframe/references/read-routing-map.md. - Leia
../crossframe/references/runtime-read-policy.mde../crossframe/references/continuity-closure-map.mdpara determinar quais pacotes de leitura contínua v5.0 deveriam ter sido acionados; apenas quando a descrição do pacote, âncoras de origem ou detalhes de fechamento forem necessários, leia../crossframe/references/continuity-bundles.mdou arquivos de pacote específicos. - Se o objeto de revisão for uma saída de profundidade, auditoria, alta responsabilidade, sistema público, relacionamento íntimo, evolução de longo prazo ou tipo artigo, leia ou verifique se
../crossframe/templates/read-state-capsule.mdespecificado emv5-read-state-capsuleexiste e é reutilizado pelo downstream. - Leia
../crossframe/worksheets/source-continuity-check.mde../crossframe/worksheets/source-anchor-integrity-check.mdconforme necessário para verificar se o fechamento está completo e se o tópico central e os limites de ação podem ser rastreados de volta às âncoras de origem da cápsula. - Se o objeto de revisão for um artigo, texto longo, comentário, ensaio de opinião, resposta de jornal ou saída em "tom editorial moderno", leia
../crossframe-essay/SKILL.mdconforme necessário. - Leia
protocols/review-protocol.mdetemplates/review-report.mddeste diretório. - Se envolver rascunhos de artigos, citações, materiais de recuperação ou vozes, leia
protocols/article-review-protocol.mdadicionalmente. - Se envolver fatos públicos, instituições reais, plataformas, políticas, pessoas, empresas, fatos recentes, produtos processuais de IA/processo, artigos críticos ou uso de fontes, leia
../crossframe/references/source-ledger-workflow.mde verifique se os campos do livro de registro de fontes estão completos. - Leia as tabelas de pontuação, tabelas de tipos de falha e listas de limites de evidência em
references/deste diretório conforme necessário.
Não copie o skill principal CrossFrame, skills de artigo, eval, exemplos ou casos completos na saída deste skill. Ao revisar, cite apenas nomes de regras necessários, pontos de gatilho e localizações de evidência. Se v5-read-state-capsule já existir, o downstream reutilizará a cápsula por padrão, e o índice de origem completo não deve ser lido novamente para fins de revisão.
Objetivos da Revisão
Determine se uma saída realmente completou a cadeia de raciocínio mínima do CrossFrame:
- Diagnóstico ou objeto de escrita claro.
- Distinguir fatos, explicações, lacunas de evidência e níveis de julgamento.
- Passou pelos portões de objeto, evidência, escala, responsabilidade e observação.
- Formar pelo menos dois candidatos a mecanismos, ou explicar por que apenas um é possível.
- Realizar verificação de fidelidade em conceitos de alto risco que desempenham um papel de julgamento, em vez de tratar termos como conclusões.
- Realizar verificação de continuidade da estrutura de origem em conceitos de alto risco que pertencem a blocos contínuos v5.0, em vez de ler apenas um cartão de conceito.
- Realizar verificação de integridade da âncora de origem em tópicos centrais, candidatos a mecanismos, conceitos de alto risco, limites de ação, transições de tipo de artigo e técnicas de escrita; o que não pode ser rastreado de volta à cápsula não deve ser escrito como o significado original do CrossFrame v5.
- Fornecer condições retratáveis, observações futuras ou limites de ação de baixa condição.
- Saídas do tipo artigo devem ter um rascunho de insight estrutural antes de escrever o corpo.
Falhas Obrigatórias
Os seguintes problemas, uma vez que ocorram, devem ser claramente localizados na revisão; em casos graves, devem ser diretamente considerados não qualificados:
- Acúmulo de conceitos: Apenas empilhar palavras como "conexão, fluxo de retorno, escala, anti-captura", sem retorno a fatos e ações.
- Pseudo-raciocínio: Dar a conclusão primeiro e depois decorá-la com termos técnicos; sem candidatos a mecanismos, condições inversas ou portões de evidência.
- Falta de limites de fatos: Tratar rumores, relatórios de IA, autoavaliações, resumos de pesquisa ou explicações como fatos.
- Pular rascunho: Saídas do tipo artigo são escritas diretamente, sem rascunho de insight estrutural ou esqueleto interno equivalente.
- Julgamento de personalidade: Transformar diagnósticos estruturais em qualificações como "esta pessoa é má, preguiçosa, incompetente, patológica".
- Falsificação de citações: Inventar texto original, números de página, fontes, opiniões de autores; escrever citações diretas sem ter certeza da frase original.
- Recuperação de fonte assumindo o tópico: Materiais de recuperação determinam a posição do artigo, e o CrossFrame se torna apenas um invólucro de colagem de dados.
- Julgamento forte de nível superior: Julgamentos sobre punição, reputação, direitos, recursos, memória pública sem validação de tópico e entrada de apelação/contra-evidência.
- Lavagem de escala: Usar narrativas macro para cancelar sofrimento de baixa escala, cadeias de responsabilidade ou negligência específica.
- Teatro de conformidade de IA: Tratar materiais gerados por IA, relatórios bonitos ou textos de autoavaliação como evidências fortes e independentes.
- Falha na fidelidade da continuidade: Pacotes de leitura contínua que deveriam acionar
continuity-bundles.md, mas apenas lendo um único cartão de conceito, um único protocolo ou uma única extração para fazer um julgamento. - Falta de cápsula: Tarefas que deveriam ser geradas por
crossframeemv5-read-state-capsulenão têm cápsula, fazendo com que ensaios/revisões releiam o índice de origem ou inventem roteamentos. - Falha na âncora de origem: Tópicos centrais, candidatos a mecanismos, conceitos de alto risco, limites de ação ou transições de artigos não podem ser rastreados de volta às âncoras de origem da cápsula, mas são escritos como o significado original do CrossFrame v5.
- Leitura completa de origem duplicada pelo downstream: Quando uma cápsula existe, o ensaio ou a revisão lê novamente o índice de origem v5, o pacote de leitura contínua completo ou o gráfico de seleção de material, causando desvio de limites de origem.
- Falha na compressão do seletor: O seletor de padrão/papel ou tipo de artigo não renderiza completamente as opções, recomendações e espera pela resposta do usuário.
- Falha de transgressão de técnica: Técnicas de escrita adicionam fatos, julgamentos fortes, frases de efeito ou metáforas de prova, ultrapassando os limites do rascunho e da origem da cápsula.
- Falha de transgressão de uso de fonte: Tratar popularidade, declarações institucionais, textos de RP, materiais gerados por IA, textos de autoavaliação ou relatos de segunda mão como fatos verificados.
- Falta de livro de registro de fontes: Saídas públicas, críticas, de artigo ou de alta responsabilidade envolvendo objetos reais não possuem fonte, tempo, tipo de fonte, tópico de suporte, o que não pode provar, nível de evidência, local de uso, motivo de rebaixamento e áreas que ainda precisam de prova.
- Falha na proteção da realidade v5: Envolvendo produtos processuais de IA, sinais fracos, opacos, sem infraestrutura institucional, sem saída, conformidade maliciosa, deriva de metáfora, instrumentalização ou encerramento de afirmação aberta, sem ler o cartão de conceito e pacote de leitura contínua v5 correspondente.
Protocolo de Saída
O padrão é usar templates/review-report.md. A revisão final deve incluir:
- Objeto de Revisão
- Limites de Fatos
- Regras de Gatilho
- Pontuação/Nível
- Questões Chave
- Localização da Evidência
- Sugestões de Reparo
- Qualificado
Se o usuário quiser apenas uma conclusão de uma frase, a estrutura mínima de "Qualificado + principais pontos de falha + próximo reparo" ainda deve ser mantida.
Visibilidade do Agendamento da Suíte
Quando esta habilidade é chamada por crossframe-suite como um portão de qualidade padrão, e o usuário não solicita explicitamente "apenas revisão/relatório de revisão completo/sem artigo", a revisão não assume a saída final:
- O objeto de revisão são
结构洞察底稿e文章正文já formados. - A/B ou pequenas correções podem passar, enviando o problema de volta para correção upstream, e a entrega final visível ainda é
# 结构洞察底稿+# 文章正文, com no máximo uma linha curta de resumo do portão de qualidade adicionada. - C/D/F ou falha grave, bloqueia a publicação e exige o retorno ao upstream correspondente para adicionar rascunho, limites de evidência ou reescrever o corpo; se o usuário não solicitar apenas a revisão, não é permitido emitir apenas o relatório de revisão para substituir o artigo reparado.
templates/review-report.mdsó deve ser a saída principal quando o usuário solicitar explicitamente um relatório de revisão completo, apenas revisar a saída existente, ou quando uma falha grave exigir a explicação do motivo do bloqueio.
Determinação de Qualificação
A pontuação é apenas auxiliar, falhas graves têm prioridade:
- A: 90-100, Qualificado.
- B: 75-89, Condicionalmente qualificado, utilizável após pequenas correções.
- C: 60-74, Não qualificado, requer grandes correções.
- D: 40-59, Não qualificado, requer refazer o raciocínio principal.
- F: 0-39 ou gatilho de falha grave, falha de alto risco.
Ao acionar julgamento de personalidade, falsificação de citações, pular rascunho de artigo, julgamento forte de nível superior, falta completa de limites de evidência, falha na fidelidade de continuidade, mesmo que o texto seja fluente, não pode ser considerado qualificado.
Princípios de Reparo
A saída da revisão prioriza reparos executáveis, não reescreve o texto completo por padrão. A menos que o usuário solicite "reescrever diretamente", forneça apenas:
…
Perguntas frequentes
O que é 'fidelidade de raciocínio'?
Significa verificar se o raciocínio usado pela IA para chegar a uma conclusão é lógico e segue as regras.
O que são 'limites de evidência'?
São as fronteiras claras entre o que é fato comprovado, o que é interpretação e o que é informação que ainda precisa ser verificada.
O que é 'desvio de conceito'?
Acontece quando a IA começa a falar sobre um assunto diferente do que foi pedido, perdendo o foco original.
Detalhes
Descrição original do autor
Use when explicit CrossFrame output needs review for reasoning fidelity, evidence boundaries, source anchors, concept drift, article collapse, or repair steps.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #2682
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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