multi-model-meta-analysis
✓複数の AI モデルからの出力を統合して、包括的な検証済みの評価を作成します。次の場合に使用します: (1) ユーザーがコードまたはプロジェクトに関する複数の LLM (Claude、GPT、Gemini など) からのフィードバック/分析を貼り付ける、(2) ユーザーがモデルの出力を単一の信頼できるドキュメントに統合したい、(3) ユーザーが実際のソース コードに対して競合するモデルの主張を解決する必要がある。このスキルは、コードベースに対してモデルの主張を検証し、証拠を使って矛盾を解決し、単一のモデルよりも信頼性の高い評価を生成します。
SKILL.md
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.
複数の AI モデルからの出力を統合して、包括的な検証済みの評価を作成します。次の場合に使用します: (1) ユーザーがコードまたはプロジェクトに関する複数の LLM (Claude、GPT、Gemini など) からのフィードバック/分析を貼り付ける、(2) ユーザーがモデルの出力を単一の信頼できるドキュメントに統合したい、(3) ユーザーが実際のソース コードに対して競合するモデルの主張を解決する必要がある。このスキルは、コードベースに対してモデルの主張を検証し、証拠を使って矛盾を解決し、単一のモデルよりも信頼性の高い評価を生成します。 ソース: petekp/claude-code-setup。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/petekp/claude-code-setup --skill multi-model-meta-analysis- カテゴリ
- {}データ分析
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-11
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
multi-model-meta-analysis とは？
複数の AI モデルからの出力を統合して、包括的な検証済みの評価を作成します。次の場合に使用します: (1) ユーザーがコードまたはプロジェクトに関する複数の LLM (Claude、GPT、Gemini など) からのフィードバック/分析を貼り付ける、(2) ユーザーがモデルの出力を単一の信頼できるドキュメントに統合したい、(3) ユーザーが実際のソース コードに対して競合するモデルの主張を解決する必要がある。このスキルは、コードベースに対してモデルの主張を検証し、証拠を使って矛盾を解決し、単一のモデルよりも信頼性の高い評価を生成します。 ソース: petekp/claude-code-setup。
multi-model-meta-analysis のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/petekp/claude-code-setup --skill multi-model-meta-analysis インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/petekp/claude-code-setup
詳細
- カテゴリ
- {}データ分析
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-11