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Skillpedia
Diversos280 mil · #273

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

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/santa-method/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/santa-method/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
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-method

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/santa-method/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo 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:

  1. Isolamento de contexto — nenhum revisor vê a avaliação do outro
  2. Rubrica idêntica — ambos recebem os mesmos critérios de avaliação
  3. Mesmas entradas — ambos recebem a especificação original E a saída gerada
  4. 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

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