multi-model-meta-analysis

Combine outputs from multiple AI models into a verified, comprehensive assessment by cross-referencing claims against the actual codebase.

Models hallucinate and contradict each other. The source code is the source of truth. Every significant claim must be verified before inclusion in the final assessment.

Use Grep, Glob, and Read tools to locate and examine relevant code. Do not trust model claims without verification.

قم بتجميع المخرجات من نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة في تقييم شامل ومتحقق منه. يُستخدم عندما: (1) يلصق المستخدم التعليقات/التحليلات من العديد من ماجستير إدارة الأعمال (Claude وGPT وGemini وما إلى ذلك) حول التعليمات البرمجية أو المشروع، (2) يريد المستخدم دمج مخرجات النموذج في مستند واحد موثوق به، (3) يحتاج المستخدم إلى حل مطالبات النموذج المتضاربة مقابل كود المصدر الفعلي. تتحقق هذه المهارة من مطالبات النموذج مقابل قاعدة التعليمات البرمجية، وتحل التناقضات بالأدلة، وتنتج تقييمًا أكثر موثوقية من أي نموذج منفرد. المصدر: petekp/claude-code-setup.