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.

Sintetizza i risultati di più modelli di intelligenza artificiale in una valutazione completa e verificata. Utilizzare quando: (1) l'utente incolla feedback/analisi da più LLM (Claude, GPT, Gemini, ecc.) sul codice o su un progetto, (2) l'utente desidera consolidare gli output del modello in un unico documento affidabile, (3) l'utente ha bisogno che le dichiarazioni del modello in conflitto vengano risolte rispetto al codice sorgente effettivo. Questa abilità verifica le affermazioni del modello rispetto alla base di codice, risolve le contraddizioni con le prove e produce una valutazione più affidabile rispetto a qualsiasi singolo modello. Fonte: petekp/agent-skills.