santa-method
Faz seu agente verificar resultados com múltiplos revisores. Garante que o conteúdo seja preciso e seguro antes de ser publicado.
O que ela faz
Este método usa duas IAs independentes para revisar um conteúdo. Se ambas concordarem que está bom, o conteúdo é aprovado. Caso contrário, ele volta para correção.
Quando usar
- ✓Quando o conteúdo será publicado ou usado por clientes.
- ✓Ao lidar com informações sensíveis ou que precisam ser exatas.
- ✓Para garantir que o conteúdo segue regras de marca ou leis.
Exemplo do que pedir para a IA
“Revise este texto para garantir que ele está correto e segue as regras da marca antes de publicarmos.”
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
Duas IAs leem o conteúdo e um conjunto de regras. Elas dão um veredito separadamente. Só se as duas disserem 'aprovado' é que o conteúdo segue em frente.
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 affaan-m/ECC --skill santa-methodOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/santa-method/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Método Papai Noel
Framework de verificação adversarial multiagente. Faça uma lista, confira duas vezes. Se estiver "travesso", corrija até ficar "bonzinho".
A ideia central: um único agente revisando sua própria saída compartilha os mesmos vieses, lacunas de conhecimento e erros sistemáticos que produziram a saída. Dois revisores independentes sem contexto compartilhado quebram esse modo de falha.
Quando Ativar
Chame esta habilidade quando:
- A saída for publicada, implantada ou consumida por usuários finais
- Restrições de conformidade, regulatórias ou de marca precisarem ser aplicadas
- Código for enviado para produção sem revisão humana
- A precisão do conteúdo for importante (documentos técnicos, material educacional, textos voltados para o cliente)
- Geração em lote em escala onde a verificação pontual perde padrões sistêmicos
- Risco de alucinação estiver elevado (afirmações, estatísticas, referências de API, linguagem jurídica)
NÃO use para rascunhos internos, pesquisa exploratória ou tarefas com verificação determinística (use pipelines de build/test/lint para essas).
Arquitetura
┌─────────────┐
│ GENERATOR │ Phase 1: Make a List
│ (Agent A) │ Produce the deliverable
└──────┬───────┘
│ output
▼
┌──────────────────────────────┐
│ DUAL INDEPENDENT REVIEW │ Phase 2: Check It Twice
│ │
│ ┌───────────┐ ┌───────────┐ │ Two agents, same rubric,
│ │ Reviewer B │ │ Reviewer C │ │ no shared context
│ └─────┬─────┘ └─────┬─────┘ │
│ │ │ │
└────────┼──────────────┼────────┘
│ │
▼ ▼
┌──────────────────────────────┐
│ VERDICT GATE │ Phase 3: Naughty or Nice
│ │
│ B passes AND C passes → NICE │ Both must pass.
│ Otherwise → NAUGHTY │ No exceptions.
└──────┬──────────────┬─────────┘
│ │
NICE NAUGHTY
│ │
▼ ▼
[ SHIP ] ┌─────────────┐
│ FIX CYCLE │ Phase 4: Fix Until Nice
│ │
│ iteration++ │ Collect all flags.
│ if i > MAX: │ Fix all issues.
│ escalate │ Re-run both reviewers.
│ else: │ Loop until convergence.
│ goto Ph.2 │
└──────────────┘
Detalhes das Fases
Fase 1: Faça uma Lista (Gerar)
Execute a tarefa principal. Nenhuma alteração no seu fluxo de trabalho de geração normal. O Método Papai Noel é uma camada de verificação pós-geração, não uma estratégia de geração.
# The generator runs as normal
output = generate(task_spec)
Fase 2: Confira Duas Vezes (Revisão Dupla Independente)
Inicie dois agentes de revisão em paralelo. Invariantes críticos:
- Isolamento de contexto — nenhum revisor vê a avaliação do outro
- Rubrica idêntica — ambos recebem os mesmos critérios de avaliação
- Mesmas entradas — ambos recebem a especificação original E a saída gerada
- Saída estruturada — cada um retorna um veredito tipado, não texto corrido
REVIEWER_PROMPT = """
You are an independent quality reviewer. You have NOT seen any other review of this output.
## Task Specification
{task_spec}
## Output Under Review
{output}
## Evaluation Rubric
{rubric}
## Instructions
Evaluate the output against EACH rubric criterion. For each:
- PASS: criterion fully met, no issues
- FAIL: specific issue found (cite the exact problem)
Return your assessment as structured JSON:
{
"verdict": "PASS" | "FAIL",
"checks": [
{"criterion": "...", "result": "PASS|FAIL", "detail": "..."}
],
"critical_issues": ["..."], // blockers that must be fixed
"suggestions": ["..."] // non-blocking improvements
}
Be rigorous. Your job is to find problems, not to approve.
"""
# Spawn reviewers in parallel (Claude Code subagents)
review_b = Agent(prompt=REVIEWER_PROMPT.format(...), description="Santa Reviewer B")
review_c = Agent(prompt=REVIEWER_PROMPT.format(...), description="Santa Reviewer C")
# Both run concurrently — neither sees the other
Design da Rubrica
A rubrica é a entrada mais importante. Rubricas vagas produzem revisões vagas. Cada critério deve ter uma condição objetiva de aprovação/reprovação.
| Critério | Condição de Aprovação | Sinal de Falha |
|---|---|---|
| Precisão factual | Todas as afirmações verificáveis contra o material de origem ou conhecimento comum | Estatísticas inventadas, números de versão incorretos, APIs inexistentes |
…
Perguntas frequentes
Por que usar duas IAs?
Uma única IA pode ter os mesmos erros que cometeu ao criar o conteúdo. Duas IAs separadas, sem saber o que a outra pensou, têm menos chance de errar juntas.
O que acontece se uma IA reprovar?
O conteúdo é marcado com os problemas encontrados pelas IAs e volta para ser corrigido. Depois, o processo de revisão recomeça.
Posso usar isso para qualquer coisa?
Não. É ideal para conteúdos importantes que serão vistos por muitas pessoas. Não é recomendado para rascunhos ou tarefas simples onde erros são fáceis de achar.
Detalhes
Descrição original do autor
Multi-agent adversarial verification: two independent reviewers with the same rubric must both pass before output ships, with a fix-and-re-review convergence loop and human escalation cap. Use when gating publishing, production deploys, compliance or brand-sensitive content, or hallucination-prone claims before they ship.
repo: affaan-m/ECC
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 280 mil
- Posição no ranking
- #273
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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