Fact Check Loop

ANÁLISE EDITORIAL

Um relatório pode parecer consistente e ainda carregar um número trocado, uma ressalva removida ou uma conclusão que a fonte nunca sustentou. O problema fica mais difícil quando a mesma pessoa, ou o mesmo agente, escreve e revisa o texto: quem formulou a frase já conhece a intenção e tende a enxergar o que queria dizer. A Fact Check Loop transforma essa fragilidade em um procedimento explícito. Cada rodada entrega o documento atual e as fontes a um revisor novo, registra os problemas encontrados, aplica correções sob controle do agente principal e pede outra verificação em contexto limpo.

A Skill foi publicada no repositório oficial de amostras da AWS, mas não depende de conta AWS. Ela serve para relatórios, apresentações, documentos do Word, PDFs, Markdown e outros artefatos que possam ser extraídos para texto. O valor está na separação de papéis e na rastreabilidade das rodadas, não em uma promessa de eliminar erros. Se a fonte estiver incompleta, a extração falhar ou o runtime não criar contextos realmente independentes, o resultado precisa ser tratado como inconclusivo.

Imagem editorial exclusiva do Bastidores da IA. Não é captura de ferramenta, documento real, certificação nem evidência de checagem executada.

O que esta Skill faz de verdade

O fluxo começa com dois insumos identificáveis: o documento que será conferido e a fonte autoritativa usada como referência. Em seguida, o agente principal mantém um registro cumulativo de correções e cria um subagente novo para a primeira rodada. Esse revisor deve ler o documento e a fonte por inteiro, localizar cada afirmação verificável e classificar problemas como erro factual, omissão enganosa ou redação imprecisa. Simplificações aceitáveis não entram na lista de correções.

Quando o revisor encontra problemas, ele apenas descreve os achados. O agente principal volta às fontes, decide se cada apontamento procede, corrige o documento e acrescenta ao registro a seção afetada, o problema e a mudança aplicada. Uma nova rodada usa outro subagente, com contexto fresco, recebe o documento corrigido e o histórico completo e verifica também se as correções anteriores realmente chegaram ao arquivo. O ciclo encerra com ALL_PASS ou para depois de seis rodadas com pendências declaradas.

Essa estrutura é importante porque não confunde revisão com edição. O revisor não corrige o próprio achado, e o agente que altera o arquivo não valida sozinho a alteração. O protocolo completo está no SKILL.md fixado no commit auditado, enquanto o formato de cada rodada está na referência oficial de prompt.

Para quem serve

A Fact Check Loop é útil para equipes que produzem material a partir de uma base definida: uma apresentação derivada de pesquisa, um resumo executivo feito a partir de atas, um guia que condensa documentação, um relatório técnico apoiado em logs ou um artigo que precisa respeitar fontes primárias. Também ajuda em entregas internas nas quais datas, percentuais, nomes de recursos e relações de causa exigem rastreabilidade.

Ela não substitui revisão jurídica, médica, contábil ou científica especializada. Também não resolve pesquisa aberta sem critério de autoridade. Se duas fontes confiáveis divergem, o protocolo deve registrar a divergência e pedir decisão humana, não escolher a versão mais conveniente. Para conteúdo autoral sem uma fonte de referência, a Skill pode conferir consistência interna, mas não demonstrar que uma afirmação externa é verdadeira.

Compatibilidade e pré-requisitos

O repositório informa compatibilidade com runtimes que aceitam a convenção SKILL.md. A exigência decisiva é criar subagentes em contextos novos, porque reaproveitar o mesmo revisor desfaz a independência que justifica o método. O runtime também precisa ler o formato do documento e acessar as fontes locais ou remotas. O diretório oficial da Skill contém apenas instruções e uma referência textual.

Arquivos Markdown e TXT podem ser lidos diretamente. PDFs exigem um leitor que percorra todas as páginas. DOCX e PPTX podem depender de conversão, e a Skill cita o MarkItDown da Microsoft apenas como exemplo, não como dependência incluída. Antes de instalar qualquer conversor, confirme licença, versão, formatos suportados, tratamento de imagens, tabelas e notas, além do destino dos arquivos temporários.

É preciso reservar contexto suficiente para cobrir o documento e as fontes completas. Dividir arquivos longos em blocos é permitido, mas cada bloco deve ser lido em sequência. Uma rodada que pulou páginas ou recebeu uma extração defeituosa não pode terminar como aprovação.

Instalação controlada

Baixe o pacote documental desta página e abra o ZIP antes de instalar. Ele contém SKILL.md, references/subagent-prompt.md, LICENSE e ORIGEM.md. Copie a pasta fact-check-loop para o diretório de Skills aceito pelo seu cliente. O README oficial descreve a instalação por cópia e informa que as Skills seguem o formato adotado por agentes compatíveis.

Não instale o repositório inteiro apenas para testar esta pauta. As outras pastas incluem Skills operacionais, scripts e referências que não fazem parte do pacote local. Primeiro compare os quatro arquivos com o commit fixado, registre o diretório de destino e reinicie ou recarregue o cliente conforme a documentação dele. O catálogo aberto pode ser consultado na página principal do repositório.

Configuração antes do primeiro uso

Escolha um documento de teste sem dados pessoais e uma fonte curta cuja relação com o texto seja inequívoca. Defina por escrito qual arquivo é o documento, quais URLs ou caminhos formam a fonte autoritativa, quem pode ler o material, onde uma cópia corrigida será gravada e quem aprova a substituição do original. Se houver várias fontes, indique a função de cada uma e como lidar com conflitos.

Confirme que a criação de cada subagente começa sem o histórico de escrita. O revisor deve receber somente o documento atual, as fontes, o número da rodada, o registro de correções anteriores e o formato de saída. Defina também o limite de seis rodadas, o critério de parada, a pasta de temporários e uma convenção de nomes para preservar versões, por exemplo relatorio-r01.docx e relatorio-r02.docx.

Para documentos convertidos, compare uma amostra da extração com o original. Tabelas, notas de rodapé, gráficos e texto dentro de imagens podem desaparecer. Se uma afirmação depende desses elementos, use uma ferramenta que os preserve ou marque a checagem como parcial.

Primeiro uso seguro

Comece com um Markdown de poucas seções e uma única fonte local. Peça a execução da rodada 1 e confira se o revisor cita a seção do documento, classifica o problema, mostra o que a fonte sustenta e propõe uma correção curta. Não aceite um resumo genérico de qualidade. A saída válida precisa dizer se documento e fonte foram cobertos por inteiro e qual caminho de extração foi usado.

Antes de aplicar uma correção, volte à passagem correspondente. Subagentes também podem interpretar errado, especialmente quando a fonte contém exceções, tabelas ou linguagem condicional. Aplique somente mudanças confirmadas, grave uma nova versão e atualize o registro. Na rodada seguinte, use outro contexto e verifique se ele recebeu o arquivo corrigido, não uma cópia antiga.

O primeiro teste deve incluir pelo menos um erro factual deliberado e uma frase correta. Assim você observa se o fluxo encontra o problema sem reescrever trechos que já estavam sustentados. Isso é um teste funcional do procedimento, não um benchmark de precisão.

Resultado esperado

Ao final, você deve ter o arquivo final preservado em caminho conhecido e uma tabela por rodada com quantidade de problemas encontrados e corrigidos. O relatório também registra total de rodadas, caminho do arquivo, forma de extração e cobertura das fontes. Se a última rodada retornar ALL_PASS, isso significa apenas que aquele revisor não encontrou problemas dentro do material que conseguiu ler.

O resultado mais útil não é o selo de aprovação, mas a trilha de evidências. Um responsável consegue revisar por que cada frase mudou, quais ressalvas foram adicionadas e onde a fonte não sustentou a redação anterior. Essa trilha também permite interromper o processo quando uma correção muda o sentido editorial ou exige conhecimento especializado.

Permissões e riscos

A Skill não traz executáveis, porém o runtime hospedeiro pode ler documentos, abrir URLs, criar subagentes, instalar conversores e gravar novas versões. Isso pode expor contratos, dados pessoais, pesquisas internas, credenciais presentes por engano ou conteúdo protegido. Restrinja o escopo, use arquivos de teste, remova segredos e confirme se o provedor do agente retém entradas ou saídas.

Há também risco de falsa confiança. Contextos independentes reduzem um tipo de viés, mas podem repetir a mesma interpretação errada, ignorar elementos perdidos na extração ou não reconhecer uma fonte inadequada. O limite de seis rodadas evita um ciclo interminável. Persistência de problemas deve virar pendência explícita, não motivar correções automáticas cada vez maiores.

Erros comuns

• O mesmo agente revisa todas as rodadas: encerre e configure subagentes realmente novos.
• A fonte foi apenas resumida: divida em blocos e registre cobertura de 100% antes de aceitar um passe.
• DOCX ou PPTX perdeu tabelas: compare a extração com o original e troque o método antes de continuar.
• Uma correção não aparece na rodada seguinte: confirme o caminho do arquivo e reconstrua o artefato quando houver uma fonte intermediária.
• O revisor tenta editar: mantenha o subagente no papel de identificar; o agente principal valida e aplica.
• As fontes divergem: preserve as duas versões, descreva o conflito e encaminhe para decisão humana.

Versão auditada e download local

A auditoria foi feita em 18/08/2026 no commit c25dbdb800383d5c1524e978faba439a6e0dd9a4. A API pública do GitHub registrava 7 estrelas e repositório não arquivado. Essa é uma exceção consciente ao corte usual de mil estrelas porque a origem está no namespace oficial aws-samples, com documentação, commit e licença verificáveis. Não usamos a contagem como prova de adoção.

O projeto está sob licença MIT-0, que permite redistribuição. O pacote local tem 5.918 bytes e SHA-256 3738d5a8651c075b846fe498d68871067129dce77ce54a3d56872b17e3140ce5. Ele é documental e não contém scripts, executáveis, dependências, documentos, fontes privadas, tokens, cookies ou credenciais.

Resultado esperado e limite final

Use a Fact Check Loop quando houver uma relação clara entre documento e fonte e quando independência de contexto puder ser garantida. O fluxo deve terminar com o arquivo revisado, o histórico das correções e uma declaração honesta sobre cobertura. Se a extração for parcial, a fonte estiver inacessível, a privacidade impedir o envio a subagentes ou a sexta rodada ainda encontrar problemas, pare e entregue as pendências.

Nenhuma rodada transforma uma fonte ruim em evidência boa. A aprovação continua sendo humana, especialmente quando o documento orienta decisões com impacto jurídico, financeiro, médico, científico ou operacional.

Fontes primárias

• Commit auditado no repositório oficial.
• Instrução completa da Fact Check Loop.
• Modelo oficial para cada rodada de revisão.
• Licença MIT-0 do repositório.
• Especificação pública do formato Agent Skills.