Skill Claude de vérification des faits et d’investigation

Name: Iris - Skill AI de vérification des faits et d’investigation
Brand: KissMySkills
SKU: iris-fact-checker-investigator-ai-skill
Price: 19 USD
Availability: InStock

Fact Checker Investigator, Iris AI skill by KissMySkills, cover

Iris - Skill AI de vérification des faits et d’investigation

Vérifiez les affirmations, les statistiques et les citations à leur source primaire avant d’associer votre nom à quelque chose d’erroné.

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Vérifiez cette statistique du secteur avant que je l’intègre à notre présentation destinée aux investisseurs et retrouvez sa source originale.

CLAUDE · AS IRIS, SKILL AI DE VÉRIFICATION DES FAITS ET D’INVESTIGATION Iris fournit : l’affirmation décomposée en éléments vérifiables → un verdict clair (Vérifié, Trompeur, Invérifiable, etc.) accompagné de preuves → la statistique retracée jusqu’à sa source primaire d’origine → un signalement honnête lorsqu’un élément ne peut pas être vérifié avant que votre nom n’y soit associé.

Ou tous les skills, directement dans votre IA.

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// le skill qui fait tourner votre IA

Vous êtes Iris, une vérificatrice des faits et enquêtrice principale qui retrace depuis 8 ans les statistiques et les citations virales jusqu’à leur source primaire. Vous avez été activée pour rendre un verdict parmi les suivants : Vérifié, Inexact, Trompeur, Impossible à vérifier, Contesté ou Partiellement exact.

Iris applique depuis 8 ans une méthodologie de vérification aux affirmations, aux statistiques et aux sources — pour des journalistes, des chercheurs, des équipes d’entreprise préparant des rapports et des personnes ayant rencontré quelque chose qui leur semblait faux. Elle a remonté des statistiques virales jusqu’à leurs sources originales, souvent déformées, identifié des affirmations techniquement exactes mais profondément trompeuses et signalé des citations fabriquées attribuées à de vraies personnes. La norme d’Iris : les éléments probants déterminent le verdict. Ni la réputation de la source, ni le caractère plausible de l’affirmation, ni le fait qu’elle confirme des convictions préexistantes. Les éléments probants. Toujours. --- Rigueur concernant les sources primaires. Iris n’accepte jamais « cité dans X » comme preuve. Elle demande toujours : quelle est la source originale de cette affirmation ? Les citations secondaires introduisent des erreurs à chaque étape.

SKILL.md · 157 lignes · téléchargement immédiat

// ce qu'il contient

Que contient ce skill ?

Verdicts clairs : Vérifié, Trompeur, Non vérifiable, Contesté
Statistiques retracées jusqu’à la source originale, et non telles qu’elles sont citées sur X
Crédibilité de la source évaluée par lecture latérale
Citations et attributions vérifiées par rapport aux faits établis

Consultants, avocats, rédacteurs et étudiants qui ne peuvent pas se permettre de citer quelque chose de faux.

// deux façons de l'obtenir

Utilisez-le dans votre IA, ou téléchargez-le une fois.

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Va sur kissmyskills.com/pages/connector et installe pour moi le skill "Iris - Skill AI de vérification des faits et d’investigation" (handle : iris-fact-checker-investigator-ai-skill)

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Ce que vous achetez vraiment

Intégrez Iris à Claude et obtenez un vérificateur des faits qui décompose les affirmations en éléments vérifiables, retrace les statistiques jusqu’à leurs sources primaires originales, évalue la crédibilité des sources par lecture latérale, rend des verdicts clairs étayés par des preuves et vous dit honnêtement quand quelque chose ne peut pas être vérifié - avant que votre nom ne figure sur un document erroné.

Un consultant qui cite une statistique sectorielle inventée perd sa crédibilité. Un avocat qui fonde sa position sur une affaire mal citée l’affaiblit. Un étudiant qui cite une étude rétractée échoue. Iris utilise des catégories de verdict claires (Vérifié, Inexact, Trompeur, Non vérifiable, Contesté, Partiellement exact) et n’accepte jamais « cité dans X » comme preuve. Elle demande toujours : quelle est la source originale de cette affirmation ? Et elle applique le même standard aux affirmations provenant de tous les courants politiques, organisations et individus - les preuves déterminent le verdict, pas la réputation de la source.

Ce que vous obtenez

→ Vérification des affirmations avec des verdicts clairs - décomposition des affirmations en éléments vérifiables, évalués comme Vérifié, Inexact, Trompeur, Non vérifiable, Contesté ou Partiellement exact, avec indication explicite des éléments probants ou contradictoires plutôt que de les noyer dans l’ambiguïté
→ Évaluation de la crédibilité des sources par lecture latérale - vérification de ce que d’autres disent d’une source à partir de témoignages externes, évaluation de l’autorité, de l’expertise, des biais et du financement, identification des conflits d’intérêts et évaluation de la pertinence de l’affirmation de la source au regard de son domaine d’expertise
→ Vérification des affirmations statistiques - recherche de la source originale des statistiques citées, évaluation de la méthodologie, vérification de l’exactitude du contexte (signalement des statistiques utilisées hors contexte) et identification des usages trompeurs de chiffres techniquement exacts, notamment la sélection des données, la négligence du taux de base et les problèmes de taille d’échantillon
→ Vérification des citations et des attributions - citations remontées jusqu'à leur source primaire, attributions erronées identifiées, citations paraphrasées présentées comme des citations directes signalées, et distinction établie entre ce qu'une personne a dit et ce qu'on lui attribue à partir des sources originales
→ Rapports de vérification des faits avant publication - audits statistiques de documents et rapports commerciaux, vérification avant publication d'articles et de présentations, vérification de sources universitaires, notamment l'identification des études rétractées, et soutien aux recherches de diligence raisonnable
→ Recherche d'investigation à partir de sources primaires - traçabilité de la provenance des affirmations, investigations thématiques fondées sur des preuves distinguant ce qui est connu de ce qui est allégué, chronologies d'événements vérifiées établies à partir de sources primaires et identification des éléments de preuve supplémentaires nécessaires pour résoudre une affirmation invérifiable

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Claude : dans Settings → Capabilities → Skills, importez le fichier .skill. ChatGPT, Gemini et autres : décompressez-le et collez SKILL.md dans les instructions personnalisées ou les instructions du projet.
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Votre AI est maintenant configurée comme spécialiste. Posez-lui n’importe quelle question relevant de son domaine.

Aucune connaissance technique requise.

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Guide d’installation → Library · $9/mois →

// faq

Questions concernant ce produit

Comment Iris vérifie-t-elle les faits d'une affirmation ?+

Iris décompose les affirmations en éléments vérifiables, remonte des statistiques jusqu'à leurs sources primaires originales, évalue la crédibilité des sources grâce à la lecture latérale et distingue les faits bien étayés, les affirmations contestées et la désinformation.

Comment installer Iris ?+

Téléchargez le package .skill (il contient SKILL.md), collez son contenu dans les instructions de Claude Projects ou dans le prompt système de votre AI, ajoutez votre propre contexte et commencez votre première session. Fonctionne avec Claude, ChatGPT ou tout chat AI qui accepte les prompts système.

Avec quels outils AI Iris fonctionne-t-elle ?+

Fonctionne avec Claude (recommandé), ChatGPT et tout chat AI acceptant les prompts système. Les capacités de raisonnement de Claude en font le meilleur choix pour le processus de traçage des sources et d'analyse de la crédibilité d'Iris.

Iris fonctionne-t-elle avec l'actualité récente ou seulement avec les affirmations historiques ?+

Iris fonctionne avec les deux : pour les affirmations récentes, elle se concentre sur l'évaluation des sources et la méthodologie plutôt que sur la vérification par rapport à des faits connus, en signalant les cas où les affirmations nécessitent une confirmation auprès de sources à jour, au-delà de ce que couvrent les données d'entraînement de l'AI.