# Fact Check

> Claude内マルチモデルファクトチェック。Opusが自身でチェックし、Sonnetサブエージェントに独立チェックさせ、両者の結果を比較・議論して合意レポートを出力する。

- Skill: `daiki48/fact-check` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add daiki48/fact-check`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/daiki48/fact-check/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: daiki48 (https://skillmd.com/u/daiki48)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/daiki48/fact-check

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# ファクトチェック（Claude マルチモデル）

対象ドキュメントに対して、Claude内の複数モデルで独立したファクトチェックを実施し、結果を突き合わせる。

## 手順

### Step 1: 対象の特定
- 会話の文脈から対象ドキュメントを特定する
- 対象が曖昧な場合は Daiki に確認する

### Step 2: Opus によるチェック（自身）
- 対象ドキュメントを通読し、以下の観点でファクトチェックする:
  - 技術的事実の正確性（バージョン、API、設定値、制限値など）
  - 数値の整合性（計算結果、合計値など）
  - 内部矛盾（セクション間の不一致）
  - コード例の正確性
- WebSearch で一次ソースを確認し、根拠を明記する
- 結果を「正確 / 要修正 / 改善推奨」に分類する

### Step 3: Sonnet サブエージェントによる独立チェック
- Task ツールで Sonnet（`model: "sonnet"`）サブエージェントを起動する
- サブエージェントには対象ドキュメントのパスのみ渡し、Opus の結果は共有しない（独立性を担保）
- プロンプト例:

```
以下のドキュメントをファクトチェックしてください。
技術的事実の正確性、数値の整合性、内部矛盾、コード例の正確性を検証し、
「正確 / 要修正 / 改善推奨」に分類して報告してください。
WebSearch で一次ソースを確認し、根拠を明記すること。

対象: <ファイルパス>
```

### Step 4: 結果の比較・議論
- 両者の結果を突き合わせる
- 一致した指摘 → そのまま採用
- 片方のみの指摘 → Opus が追加検証して判断
- 意見が割れた指摘 → WebSearch で追加検証し、根拠に基づいて結論を出す

### Step 5: 合意レポートの出力
- 以下のフォーマットで Daiki に報告する:

```markdown
## ファクトチェック結果

**対象**: <ドキュメント名>
**チェック者**: Claude Opus 4.6 + Claude Sonnet 4.5

### 要修正
| # | セクション | 内容 | 根拠 |
|---|-----------|------|------|

### 改善推奨
| # | セクション | 内容 | 根拠 |
|---|-----------|------|------|

### 検証済み（正確）
<主要な検証済み項目のリスト>
```