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.

Синтезируйте результаты нескольких моделей ИИ в комплексную проверенную оценку. Используйте, когда: (1) пользователь вставляет отзывы/анализ из нескольких LLM (Claude, GPT, Gemini и т. д.) о коде или проекте, (2) пользователь хочет объединить выходные данные модели в один надежный документ, (3) пользователю необходимо разрешить противоречивые утверждения модели относительно фактического исходного кода. Этот навык проверяет утверждения модели на соответствие кодовой базе, разрешает противоречия с доказательствами и дает более надежную оценку, чем любая отдельная модель. Источник: petekp/agent-skills.