Show HN: Bullshit Detector – 動画や記事をファクトチェックするエージェントスキル

Bullshit Detector エージェントスキルがインターネットをファクトチェックします。 エージェントにバイラルなYouTube動画、記事、ツイート、またはPDFを指し示してください — 「AIで稼ぐ10の方法🤯」を額面通りに受け取る代わりに、ソース付きの主張ごとの検証レポートとBSスコア（0〜10）を取得します。 ポータブルエージェントスキル — プレーンなMarkdown + 自己完結型Python。 スキル形式をサポートし、ウェブ検索機能を持つClaude Code、Codex、OpenCode、および任意のハーネスで動作します。 オープンにClaude Codeで構築 — AIがAIハイプをファクトチェックするツールを構築するのを助け、サンプルレポートはそれ自身の種類を監査しています。 新しいスキルやファクトチェック実験については@SerhiiFounderをフォローするか、ニュースレターに登録して受信トレイで受け取ってください。 クイックスタート（30秒セットアップ） uvをインストールします（まだインストールしていない場合）。フェッチスクリプトは依存関係を自己解決するためにuvを使用します。 skills.shインストーラーを実行し、必要なスキルとエージェントを選択します。 npx skills@latest add SerhiiKorniienko/bullshit-detector エージェントに質問します：「これはデマか？ <URL>」、「この動画をファクトチェックして」、「<URL>を要約して」、「12:30の部分を説明して」。 Claude Codeプラグインとしてインストール 自分で管理するコピーファイルではなく、新しいバージョンが出荷されたときに更新されるマネージドバンドルを優先しますか？ Claude Code内: /plugin marketplace add SerhiiKorniienko/bullshit-detector /plugin install bullshit-detector@serhii-korniienko 2つのインストール方法、2つの哲学: skills.shはスキルをセットアップにコピーするため、ハッキングして独自のものにできます。任意のエージェント（Claude Code、Codex、OpenCode、…）で動作します。 プラグインは、それらを読み取り専用の常に最新のバンドルとして保持します — ただ動作させたい場合や、進化に合わせて追従したい場合に最適です。Claude Codeのみ。 どちらか一方を選択してください。両方をインストールすると、Claude Codeに各スキルのコピーが2つになります。 エージェントによるセットアップ Claude Code以外でも動作します — スキルはプレーンなMarkdown + 自己完結型スクリプトです。 各サーフェスごとの注意点を含む完全なウォークスルーはSETUP.mdにあります: エージェント / アプリ サポートガイド Claude Code CLI ✅ すべて SETUP.md → Claude Code CLI Claude Desktopアプリ (Codeタブ) ✅ すべて — CLIと同じ SETUP.md → Codeタブ Claude Desktop / claude.ai (チャット) ⚠️ 分析スキルのみ（サンドボックスはYouTube/TikTokに到達できない） SETUP.md → チャット OpenAI Codex ✅ skills.shインストーラー経由 SETUP.md → OpenAI Codex ChatGPT ⚠️ ペースト駆動の回避策 SETUP.md → ChatGPT OpenCode, Cursor, Gemini CLI, … ✅ skills.shインストーラー経由 SETUP.md → その他のエージェント なぜこれらのスキルが存在するのか #1: バイラル ≠ 真実 100万回再生された金融マンが「AIで稼ぐ方法はたった14通り」と教えてくれます。そのうちどれくらいが本当でしょうか？ 再生回数、制作の質、自信は証拠ではありません。 解決策は退屈です：すべての主張を抽出し、独立したソースに対してチェックし、生き残ったものをスコアリングします。 それが、エージェントがウェブ検索で得意とし、人間が決してやろうとしない作業です。 解決策：bullshit-detector — 主張ごとの判定（✅ 確認済み / 🟡 可能性あり / 🟠 誤解を招く / ❌ 偽 / ❓ 検証不能）、誇大広告シグナルスキャン、「誰がこれを信じると利益を得るか」というインセンティブ分析、そして0〜10のBSスコア。 判定にはソースが必要です — スキルはモデルの記憶のみからの確認または反論を禁止します。 #2: エージェントは動画を見られない エージェントは27分間の動画を最後まで見ることができませんし、YouTubeの公式APIはあなたが所有していない動画のキャプションを提供しません。 ツイート（月額100ドルのAPI）やペイウォール記事でも同じ話です。 解決策：fetch-content — APIキーなしで、任意のURLをクリーンなテキスト+メタデータに変換する1つのスクリプト：yt-dlp経由のYouTubeトランスクリプトとTikTokキャプション、読み取り可能性抽出経由の記事、PDF、無料エンドポイント経由のツイート。 すべての失敗モードは、サイレントな推測ではなく、実行可能なヒント（ペイウォール→ペースト、キャプションなし→Whisper）を生成します。 #3: フェッチとジャッジの分離 取り込みと分析は異なる仕事です。 スクリプトは決定論的な作業（フェッチ、パース、正規化）を行います。エージェントは推論（主張の抽出、検索、判定）を行います。 分析スキルは正規化されたテキスト+メタデータのみを見るため、ある日TikTokサポートを追加しても分析ロジックには一切触れません — そして同じ検出器がツイートと3時間のポッドキャストで機能します。 例 116万回再生された「AIで稼ぐ方法」動画に対する実際の実行: examples/report-14-ways-to-make-money-with-ai.md。 BSスコア：5/10 — 実際のツール、実際のトレンド、グルー数学、そして4分ごとのファネル。 12の主張が検証されました：4つは確認済み、2つは可能性あり、3つは誤解を招く、0は偽、3つは検証不能。 キャッチの中には、「ルネッサンス、D.E.ショー、ツーシグマは従業員の資金のみを取引する」（1社の1ファンドについては真実）や、マーケットプレイスの統計はマーケットプレイス自身のPRから引用されている、などがあります。 TikTok実行 — 55.2万回再生された「私たちの太陽には隠された双子がいる」動画: examples/report-second-sun-binary-star.md（BSスコア：9/10 — 実際の天文学用語が偽の宇宙論に縫い付けられています）。 TikTok動画 はい、TikTokも動作します — 同じように尋ねてください：「これはデマか？ https://vt.tiktok.com/…」。 内部での仕組み: 組み込みキャプションが最初です。 ほとんどのTikTokには、クリエイターまたは自動生成されたキャプションが付いています。 fetch-contentスクリプトはこれをネイティブに処理します — TikTok URL（vt.tiktok.comの短縮リンクを含む）は、タイムスタンプ付きのトランスクリプトと再生回数/いいね数/リポスト数を返します。ビデオダウンロードはありません。 手動での同じ手順: uvx yt-dlp --list-subs <tiktok-url> # 利用可能なものを確認 uvx yt-dlp --write-subs --sub-langs "eng-US" --skip-download <tiktok-url> # .vttを取得 キャプションがない場合：Whisperフォールバック。 キャプションのないTikTokやReelsには、検証済みのローカルトランスクリプションプロトタイプがあります（Apple Silicon上のmlx-whisper、システムffmpeg不要 — PyAVがオーディオをデコードします）。これはskills/in-progressからtranscribeスキルとして卒業中です。 whisper-large-v3-turboを使用してください — より小さいモデルは、主張の抽出を壊すほど単語を誤読します。 分析側はどちらでも構いません — 検出器は、それが7分間のTikTokから来たのか、3時間のポッドキャストから来たのかに関わらず、正規化されたテキスト+メタデータを見ます（それがデザイン原則#3です）。 参照 すべてのスキルはモデルによって呼び出されます：明示的に呼び出すこともできますし、エージェントもあなたのリクエストが適合する場合（「これは本物か？」は検出器をトリガーします）にそれらを利用します。 分析 コンテンツについて推論します。 ソースに依存しない — テキストがどこから来たのかを気にしません。 bullshit-detector — すべての主張を抽出し、ウェブ検索経由で独立したソースに対してそれぞれを検証し、誇大広告シグナルをスキャンし、主張ごとの判定と0〜10のBSスコアを含むレポートカードを生成します。 summarize — タイムスタンプ付きの主要ポイント、注目すべき引用、そして正直な「時間をかける価値はあるか？」という呼びかけを含む構造化されたTLDR。 explain — ELI5 → コンテンツまたはその中の任意の概念の深い説明、専門用語の用語集と元の内容が前提とする前提知識付き。 取り込み 任意のソースをクリーンなテキスト+メタデータに変換します。 fetch-content — YouTubeトランスクリプト、TikTokキャプション、記事、PDF、ツイート、ローカルファイル。 1つのスクリプト、ソースの自動検出、APIキー不要。 公開 レポートを共有可能な出力に変換します。 share — X（スレッド/シングル）、LinkedIn、Facebook、Reddit、Hacker News、またはニュースレター用の貼り付け可能な投稿 — さらに、ブランド画像カルーセル：X/Instagram用の1080×1350 PNG、LinkedInドキュメント投稿が求めるPDF。 ロードマップ skills/in-progressを参照してください：compare（ソース間の同じトピック — どちらが正しいか？）、transcribe（キャプションのないTikTok/Reels用のWhisper — 動作中のmlx-whisperプロトタイプが着陸、SKILL.md保留中）、Xスレッドウォーキング。 連絡を取り合う これらのスキルをオープンに構築しています — 新しい検出器、アダプター、実際のファクトチェックレポートが着陸次第。 Xで@SerhiiFounderをフォロー ニュースレターに登録 — 短い週刊メール、スパムなし、いつでも解除可能 ライセンス MIT