Compatible Claude, ChatGPT, Gemini et Claude Code.
Fact-Checker
Vérifie chaque affirmation contre des sources primaires.
Gratuit, sans compte et sans e-mail : la commande suffit.
Vous l'avez déjà ?
Rien à installer si elle est déjà active
Si cette compétence est déjà ajoutée dans votre Claude, inutile de l'installer à nouveau. Demandez simplement ce que vous voulez faire.
Vous ne savez pas ? Demandez à Claude : « quelles compétences as-tu à disposition ? »
“Utilise la compétence vérification des faits pour contrôler les affirmations de ce texte contre des sources primaires : …”
1 · Le plus simple
Copiez-collez dans n'importe quel chat IA
Ce bouton copie la compétence entière. Collez-la dans Claude, ChatGPT ou Gemini, puis décrivez votre besoin. Aucune installation.
Dans un chat, les fichiers Word ou Excel ne peuvent pas toujours être générés : vous recevez alors le document en texte structuré, et Claude vous le signale.
2 · En ligne de commande
/fact-checker s'installe en 3 étapes dans Claude Code
Pour Claude Code. La compétence s'installe sur votre ordinateur et reste disponible dans tous vos projets.
Prérequis : Claude Code + Node.js
La compétence s'exécute dans Claude Code, l'assistant IA d'Anthropic installé sur votre ordinateur. Node.js est le moteur qui lance la commande d'installation. Les deux sont gratuits.
Ouvrez PowerShell
Cliquez sur Démarrer, tapez « PowerShell », puis appuyez sur Entrée.
Collez la commande
Faites un clic droit dans la fenêtre PowerShell (ou Ctrl + V) pour coller la commande ci-dessous, puis appuyez sur Entrée. Patientez quelques secondes.
npx educasium --skill fact-checker --globalCe que vous devez voir :
npx educasium --skill fact-checker --global
Fetching https://raw.githubusercontent.com/Chappygo-OS/claude-meta-skills/main/dist/fact-checker.zip
…
Installed "fact-checker". Restart Claude Code to pick it up.
Redémarrez Claude Code
Dans Claude Code, tapez /restart (ou quittez et relancez Claude Code). La compétence apparaît alors dans la liste des commandes.
Pas de terminal ?
Vous utilisez Claude.ai dans le navigateur ?
L'installation assistée passe par un fichier .zip importé dans Claude.ai. Elle est plus longue et demande votre e-mail.
Ce que fait la skill
Voir le code sourceEn détail.
Extrait chaque déclaration vérifiable de votre texte et la contrôle contre des sources primaires. Rend un verdict pour chacune : Vrai, Plutôt vrai, Mixte, Invérifiable, Faux ou Périmé.
Quand l'utiliser
Vous êtes sur le point de publier du contenu généré par IA, un post LinkedIn, une newsletter ou une présentation commerciale.
Exemple d'utilisation
/fact-checker Vérifiez cet article...En profondeur
Comment cette compétence fonctionne vraiment
Fact-Checker extrait chaque affirmation vérifiable d'un texte — statistique, fait nommé, citation, affirmation causale, technique ou comparative — et la contrôle contre des sources externes, avant de rendre un rapport structuré avec un verdict par affirmation : ✅ Vrai, ⚠️ Plutôt vrai, 🔶 Mixte, ❓ Invérifiable, ❌ Faux, ou 🔄 Périmé. Trois usages : vérifier un contenu généré par IA avant publication, vérifier ses propres brouillons, ou vérifier l'article ou le post de quelqu'un d'autre.
La vérification s'appuie sur une hiérarchie de sources à 4 niveaux — sources primaires (documentation officielle, données gouvernementales, recherche évaluée par les pairs) en priorité, puis sources secondaires de qualité, puis sources moyennes à croiser, et enfin sources non fiables jamais citées comme preuve (réseaux sociaux, contenu généré par IA, forums anonymes). Chaque affirmation à priorité haute doit être croisée avec au moins 2 sources indépendantes.
Le skill signale aussi spécifiquement les schémas de fabrication typiques de l'IA — statistique inventée, étude fantôme, citation fabriquée, fait périmé présenté comme actuel, spécification technique inventée — documentés dans references/anti-patterns.md, et applique des guides de vérification propres à chaque domaine (IA/tech, business, science/santé, droit, histoire) documentés dans references/domain-guides.md.
Quand l'utiliser
- Juste avant de publier un contenu généré par IA — post LinkedIn, newsletter, présentation commerciale.
- Pour vérifier ses propres brouillons et plans avant de les développer en contenu final.
- Pour vérifier l'article, le post ou la présentation de quelqu'un d'autre avant de le citer ou de le partager.
- Quand un texte contient des statistiques, des citations attribuées, des dates précises ou des affirmations causales.
- Quand un contenu a été généré à partir d'un document source (transcription, notes) et qu'il faut vérifier sa cohérence avec ce document.
- En intégration dans un skill de rédaction existant, pour passer chaque brouillon au crible avant la sortie finale.
Quand ne pas l'utiliser
- Pas pour juger des opinions, des prédictions ou des estimations explicitement reconnues comme telles — le skill ignore ces catégories, il ne vérifie que ce qui est présenté comme un fait.
- Pas pour retirer les tournures d'écriture IA d'un texte — c'est le rôle de /humanizer, à exécuter après la vérification factuelle.
- Pas pour restructurer un prompt qui contient des affirmations factuelles — c'est /prompt-master qui traite la structure du prompt lui-même.
- Pas pour une investigation ouverte qui dépasse la simple vérification des affirmations déjà présentes dans le texte — orienter vers /deep-research pour une recherche approfondie.
La méthode
La hiérarchie des sources à 4 niveaux
references/source-hierarchy.md classe les sources en 4 niveaux d'autorité. Ce classement — pas une impression de crédibilité — détermine quelles sources peuvent servir de preuve et lesquelles nécessitent un croisement.
- Niveau 1 — Sources primaires
- Annonces officielles d'entreprise, bases de données gouvernementales et réglementaires, recherche évaluée par les pairs, documentation officielle (API, RFC, normes ISO/IETF/W3C), documents légaux, déclarations directes non paraphrasées. À utiliser en priorité absolue.
- Niveau 2 — Sources secondaires de qualité
- Grands médias avec politique éditoriale et de correction (NYT, WSJ, FT, Reuters, AP, Bloomberg), analystes avec méthodologie transparente, Wikipédia pour des faits établis uniquement (point de départ, jamais point final — vérifier ses sources citées).
- Niveau 3 — Sources moyennes, à croiser
- Publications spécialisées et blogs sectoriels, recherche financée par une entreprise (biais de sélection possible), rapports d'analystes sans méthodologie divulguée, agrégateurs de news. À croiser systématiquement avec un niveau supérieur.
- Niveau 4 — Sources non fiables, jamais citées comme preuve
- Publications sur réseaux sociaux (même vérifiées, sauf déclaration officielle de la personne), contenu généré par IA (vérification circulaire interdite), blogs anonymes, forums, articles agrégateurs sans source originale identifiable.
Étapes
Extraire chaque affirmation vérifiable
Lire le texte en entier (récupérer la page si une URL est fournie) et lister toute statistique, fait nommé, citation, affirmation causale, technique, historique ou comparative. Ignorer les opinions, prédictions et estimations reconnues.
Prioriser par risque
Classer chaque affirmation en priorité haute (chiffres, citations, causalité), moyenne (faits nommés, dates, assertions techniques) ou basse (faits largement connus). Vérifier la priorité haute en premier ; s'arrêter à la moyenne si le temps manque.
Vérifier contre des sources primaires
Chercher d'abord une source primaire ; croiser au moins 2 sources indépendantes pour toute affirmation à priorité haute. Pour les sujets qui évoluent vite (outils IA, API, levées de fonds), vérifier la source la plus récente — une information de plus de 12 mois peut être périmée.
Classer chaque affirmation
Attribuer un verdict : ✅ Vrai, ⚠️ Plutôt vrai, 🔶 Mixte, ❓ Invérifiable, ❌ Faux, ou 🔄 Périmé — et documenter la source et sa date de publication pour chaque verdict.
Documenter les corrections
Pour chaque affirmation non vraie : citer exactement ce que dit le texte, ce que montre la preuve, pourquoi l'écart existe (périmé, mal attribué, simplifié, fabriqué), et une reformulation plus sûre.
Rendre le rapport structuré
Produire le rapport au format imposé (résumé, verdict par affirmation, sources) suivi d'une évaluation de la confiance (nombre d'affirmations vérifiées avec haute confiance, avec confiance plus faible, et non vérifiables).
Règles
- Ignorer les opinions, prédictions et estimations reconnues comme telles — ne vérifier que ce qui est présenté comme un fait.
- Croiser au moins 2 sources indépendantes pour toute affirmation à priorité haute ; une source qui en cite simplement une autre ne compte pas comme une deuxième source.
- Traiter toute affirmation spécifique issue d'un contenu généré par IA comme non vérifiée jusqu'à preuve du contraire — y compris les propres sorties de Claude.
- Rendre systématiquement le rapport dans le format imposé : verdict, citation exacte, source et date pour chaque affirmation.
- Marquer ❓ Invérifiable plutôt que ✅ Vrai une citation dont la source primaire n'a pas été retrouvée.
- Vérifier la fraîcheur de la source pour tout sujet qui évolue vite (IA, tech, levées de fonds) — une source de plus de 12 mois peut être obsolète.
Erreurs à éviter
- Marquer ✅ Vrai une citation attribuée à une personne réelle sans en avoir retrouvé la source primaire.
- Compter deux articles qui citent tous deux la même étude d'origine comme deux sources indépendantes.
- Utiliser Wikipédia comme preuve finale au lieu d'un point de départ dont on vérifie les sources citées.
- Utiliser un contenu généré par IA pour vérifier un autre contenu généré par IA — vérification circulaire interdite.
- Traiter une statistique arrondie et sans citation (« 50 % des entreprises... ») comme plausible sans chercher l'étude d'origine.
- Laisser passer une affirmation périmée (chiffre valable il y a 3 ans) comme si elle était encore d'actualité sans vérifier la fraîcheur.
Ce que cette compétence ne fait pas
- Ne juge pas les opinions, prédictions ou estimations reconnues comme telles — seules les affirmations présentées comme des faits sont vérifiées.
- Ne retire pas les tournures d'écriture IA du texte — cette étape reste au /humanizer, à exécuter après la vérification factuelle.
- Ne restructure pas le prompt qui contient les affirmations à vérifier — c'est /prompt-master qui traite la structure du prompt lui-même.
- Ne mène pas d'investigation ouverte au-delà des affirmations déjà présentes dans le texte — oriente vers /deep-research pour une recherche plus large.
- Ne traite pas un contenu généré par IA (y compris le sien) comme une source valable pour vérifier un autre contenu.
Contenu de la compétence — 4 fichiers · 25,5 Ko(SKILL.md, references/anti-patterns.md, references/domain-guides.md, references/source-hierarchy.md)
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