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Verify concrete factual claims in a chapter draft — numbers, statistics, benchmarks, quotes, version numbers, release years, API signatures, superlatives, citations (tech-book), and safety/health/legal claims like food-safety temperatures, storage limits, allergens, local regulations (practical) — against the reference document, resolve "(사실 확인 필요)" markers, and apply the corrections. Use when checking a chapter for factual accuracy, validating version/API claims in fast-moving tech content, verifying safety facts in practical guides, or resolving fact-check annotations. Triggers on "팩트체크", "사실 확인", "fact check", "출처 검증", "버전 맞는지 확인", "안전 사실 확인".

Overview

Publishertobyilee
Repositorybook-writer
Skill namefact-check
Stars
85
Forks
20
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by tobyilee on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Fact Check AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

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Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/tobyilee/book-writer/tree/main/.claude/skills/fact-check
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/tobyilee/book-writer.git /tmp/book-writer
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/book-writer/.claude/skills/fact-check .claude/skills/fact-check
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Fact Check in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Fact Check on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Fact Check is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Fact Check

원고의 구체적 사실 주장을 검증하고 정정한다. 문체가 아니라 정확성만 본다. 범위는 장르가 정한다 — tech-book은 구체 주장 전반(빠르게 변하는 기술일수록 시점 명기와 출처 대조가 핵심), practical은 안전·건강·법규 사실만(틀리면 독자가 다친다). 다른 장르에서는 이 단계가 없다.

검증 대상

구체적이고 확인 가능한 주장만 본다. 의견·비유·일반 서술은 대상이 아니다.

tech-book — 구체 주장 전반:

유형예시
수치·통계·벤치마크"응답이 3배 빨라진다", "메모리 40% 절감"
인용·귀속"Dijkstra가 말했듯이", "공식 문서에 따르면"
버전 번호"React 18", "Python 3.12"
릴리스 연도·시점"2023년에 도입된", "최신 버전에서는"
API·시그니처함수명·플래그·옵션명·기본값
단정"최초의", "유일한", "가장 빠른"
참고문헌 식별자·등급DOI·arXiv ID·URL, 항목별 확인 등급 라벨

practical — 안전·건강·법규 사실만:

유형예시
식품 안전 수치조리 심부 온도("닭고기 75℃"), 보관 기간, 해동 규칙
알레르겐·독성익혀야 하는 재료, 교차 오염, 알레르기 유발 표시
응급·부상 대처화상·베임 등 사고 시 대처 서술
여행 법규·안전비자·통관 규정, 현지 법, 안전 수칙
안전 단정"~해도 안전하다", "괜찮다"류 단정

맛·취향·팁·모호한 분량은 대상이 아니다. 안전 경고가 있는지·어디 있는지는 문체 체크리스트 소관이고, 여기서는 그 값이 맞는지를 본다. 안전 주장은 레퍼런스로 확정되지 않으면 모두 웹으로 확인하며, 공공 보건·식품 안전 기관(식약처·FDA·USDA 등)과 정부 여행 안전 공지를 1차 출처로 삼는다.

(사실 확인 필요) 주석이 달린 지점을 먼저 본다.

판정과 처리

라벨의미원고에 반영할 것
✅ 확인됨레퍼런스와 일치그대로 둔다
❌ 정정레퍼런스와 불일치맞는 값·표현으로 고친다
⚠️ 출처 없음근거를 찾지 못함약화("더 빠르다")하거나 삭제한다
🕒 신선도시점 미명기·곧 바뀔 내용"{버전}/{연도} 기준" 또는 휘발성 문구를 붙인다

대조 순서: 01_reference.md와 research/*.md로 먼저 판정한다. 거기서 판정할 수 없는 핵심 주장, 그리고 의심스러운 식별자(형식이 이상하거나 빌드 날짜보다 미래 YYMM인 arXiv ID, 열리지 않는 DOI·URL, 출처가 한 곳뿐이고 확인되지 않는 인용)는 WebSearch·WebFetch로 공식 문서·1차 출처를 확인한다. 확인되지 않은 의심 식별자는 ✅가 될 수 없다 — 원고에서 빼거나 출처 없는 일반 서술로 바꾼다.

정정은 원고의 voice를 유지하는 최소 수정으로 한다. 약화·삭제로도 처리할 수 없는 경우(그 주장이 장의 논지를 떠받치고 있어서 빼면 장이 무너지는 경우)만 미해소로 남기고 보고한다.

로그 ({slug}/factcheck_log.md)

로그는 단일 파일이다. 장마다 판정이 끝나는 즉시 섹션을 append한다 — 중단돼도 끝낸 판정이 남는다.

markdown
## {NN}장 (라운드 {N})

### ❌ 정정
- "React 18에서 도입된 Server Actions" → "React 19에서 안정화된 Server Actions" — 근거: research/web.md 자료 4 (공식 릴리스 노트)
### ⚠️ 약화·삭제
- "이 방식이 3배 빠르다" → "더 빠르다" — 레퍼런스에 근거 없음
### 🕒 신선도
- "최신 버전에서는" → "PostgreSQL 16 기준으로는"
### ✅ 확인 (요약)
- 수치 4건, 버전 3건 — research/web.md·papers.md와 일치
### 미해소
- (없음)

통합 원고 재확인 (수락 게이트가 되돌렸을 때)

05_acceptance.md가 지목한 항목만 본다 — 대개 장 간 사실 충돌(같은 수치·버전을 장마다 다르게 씀)이나 참고문헌 항목의 등급 라벨·식별자가 research/*.md 원장과 어긋난 경우다. 수정은 04_manuscript.md와 해당 {NN}_final.md에 함께 반영하고, 로그에 ## 통합 원고 섹션으로 남긴다.

Frequently asked questions

What does the Fact Check AI skill do?

Verify concrete factual claims in a chapter draft — numbers, statistics, benchmarks, quotes, version numbers, release years, API signatures, superlatives, citations (tech-book), and safety/health/legal claims like food-safety temperatures, storage limits, allergens, local regulations (practical) — against the reference document, resolve "(사실 확인 필요)" markers, and apply the corrections. Use when checking a chapter for factual accuracy, validating version/API claims in fast-moving tech content, verifying safety facts in practical guides, or resolving fact-check annotations. Triggers on "팩트체크",...

Why use Fact Check on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Fact Check is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Fact Check in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/tobyilee/book-writer/tree/main/.claude/skills/fact-check. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Fact Check?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Fact Check?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Fact Check with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Fact Check AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by tobyilee under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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