Erstellt eine prüfbare JSON-Evidence-Map, um unterstützende, widersprüchliche und fehlende Informationen für technische Entscheidungen und Research-Synthesen zu dokumentieren.
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- Letzter Commit
- 11. Nov. 2026
- Lizenz
- MIT
- Erlaubte Tools
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Was macht der build-evidence-map Skill?
build-evidence-map ist ein Agent Skill. Erstellt eine prüfbare JSON-Evidence-Map, um unterstützende, widersprüchliche und fehlende Informationen für technische Entscheidungen und Research-Synthesen zu dokumentieren.
Zusammenfassung erzeugt aus der SKILL.md des Skills.
Über den build-evidence-map skill
Dieser Skill ermöglicht es, die komplexe Argumentation hinter technischen Entscheidungen oder Research-Synthesen zu dokumentieren. Er erlaubt es Entwicklern und Forschern, über einfachen Fließtext hinauszugehen, indem eine prüfbare JSON-Evidence-Map erstellt wird, die unterstützende, widersprüchliche und fehlende Informationen erfasst. Anstatt Meinungsverschiedenheiten in einer Zusammenfassung zu glätten, bewahrt das Tool die Beziehungen zwischen einer zentralen Position, Zwischenbehauptungen, spezifischen Belegen und unbekannten Fakten.
Ein Agent sollte diesen Skill laden, wenn ein Nutzer eine umstrittene Frage oder eine weitreichende Entscheidung präsentiert, die strukturelle Transparenz erfordert. Der Prozess erzeugt eine .doubt.json Datei, die einen gerichteten Reasoning-Graph enthält. Nutzer können diese Dateien mit einem integrierten Node.js-Script validieren und mit dem doubt-ai Package in HTML rendern. Der Workflow setzt präzise Quellenangaben voraus, wie etwa Seitenzahlen oder Timestamps, um sicherzustellen, dass jede Behauptung direkt mit einem spezifischen, abgegrenzten Bereich einer Primärquelle verknüpft ist.
Was ein agent damit machen kann
- 1Dokumentation umstrittener technischer EntscheidungenErstelle ein portables Decision-Artefakt, das zeigt, was eine Position unterstützt und was ihr entgegensteht.
- 2Verifizierung der QuellenintegritätStelle sicher, dass die aufgezeichneten Auszüge mit ihren ursprünglichen HTTP- oder lokalen File-Quellen übereinstimmen.
- 3Validierung der Integrität des Reasoning-GraphsFühre eine deterministische Validierung durch, um doppelte Edges, gerichtete Zyklen oder Schema-Fehler zu prüfen.
Geschrieben basierend auf dem SKILL.md des skills. Jeder use case wurde gegen ein zitat daraus geprüft.
So installierst du den build-evidence-map Skill
Jeder Befehl kopiert den Skill-Ordner in das Skills-Verzeichnis des Clients. Starte den Client neu oder beginne eine neue Session, um ihn zu laden.Den build-evidence-map Skill in Claude Code installieren
~/.claude/skills/build-evidence-map/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map ~/.claude/skills/build-evidence-mapDen build-evidence-map Skill in Claude Code (project) installieren
.claude/skills/build-evidence-map/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map .claude/skills/build-evidence-mapDen build-evidence-map Skill in Codex installieren
~/.agents/skills/build-evidence-map/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map ~/.agents/skills/build-evidence-mapDen build-evidence-map Skill in Gemini CLI installieren
~/.gemini/skills/build-evidence-map/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map ~/.gemini/skills/build-evidence-mapDen build-evidence-map Skill in Claude.ai installieren
npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map build-evidence-map && zip -r build-evidence-map.zip build-evidence-map # claude.ai → Customize → Skills → + → Create skill → Upload a skill → build-evidence-map.zip
Automatisierte Checks
Geluften am 15. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Hat unsere automatischen Prüfungen bestanden. Das ist kein Sicherheitsaudit: Lesen Sie die Skripte, bevor ein Agent sie ausführt. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbargithub/awesome-copilot/skills/build-evidence-map is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/build-evi ↗Bestanden
- Open Source Lizenz (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗Bestanden
- Keine Download-und-Ausführen-Muster oder Zugangsdatendiebstahl in Skripten2 scripts read; no download-and-run, remote eval, base64 execution or credential uploadBestanden
- Keine versteckten Anweisungen in SKILL.mdNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/build-evi ↗Bestanden
- Vorab erlaubte Tools sind eingeschränktNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/build-evi ↗Bestanden
- SKILL.md folgt dem Agent-Skills-FormatValid name and description; says when to use it; 108 linesgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/build-evi ↗Bestanden
SKILL.md
Auf GitHub ansehenBuild Evidence Map
Turn one contested question into a portable decision artifact that shows what supports the current position, what pushes against it, and what remains unknown. Do not use a graph to decorate an answer that has not been sourced.
For a simple factual claim or a general fact-checking request, use a verification
workflow such as doublecheck instead. Use this skill when the relationships
between evidence, intermediate claims, trade-offs, and missing facts matter.
Workflow
-
Frame one decision. Write one falsifiable question and one provisional position. Narrow the question until a reader can identify what action or belief the map is testing.
-
Collect bounded source regions. Prefer direct observations and primary sources. Record the URL or absolute local path, publisher, publication date, retrieval date, section/page/line/timestamp locator, and a short checkable excerpt. Read references/evidence-ladder.md when source quality is disputed.
-
Atomize the reasoning. Create only four node types:
position: the single current verdict;claim: an intermediate proposition;evidence: a faithful statement of one source region;unknown: a specific missing fact that could change the verdict.
-
Type every edge. Use
supports,contradicts,qualifies, ormissing. Add a plain-language note explaining why the source node bears on the target. Topical similarity is not support. Different scope, date, or population is not automatically a contradiction. -
Preserve counterevidence. Do not delete contrary evidence because the provisional verdict survives it. Represent scope differences with
qualifiesedges. -
Express uncertainty structurally. Do not invent confidence percentages. Add an
unknown, narrow the position, or qualify a claim. -
Write UTF-8 JSON with a
.doubt.jsonsuffix. Follow references/map-schema.md. Keep IDs short, stable, and semantic. -
Validate fail-closed. Resolve
scripts/validate.mjsrelative to thisSKILL.md, then run it with Node.js 18 or newer:node <skill-directory>/scripts/validate.mjs decision.doubt.jsonThe bundled validator uses only Node.js built-ins and does not require npm or network access. Fix every finding before reporting success. Only say the map is valid when the command exits
0and printsVALIDfollowed by a 64-character receipt. A file hash, node count, JSON parse, or manual schema review is not a Doubt receipt. If deterministic validation cannot run, report that block instead of inventing success.Render the validated map only when the user has already installed
doubt-ai@0.8.0; do not install or execute a remote package implicitly:doubt map decision.doubt.json --out decision.html -
Verify source snapshots only with explicit network permission. The following command retrieves each recorded HTTP(S) source and fails closed if an excerpt cannot be matched:
doubt verify decision.doubt.json \ --out decision.verified.doubt.jsonNever run this command implicitly. Local file verification does not use the network. Do not write a
verificationobject by hand or hide a mismatch. -
Inspect the deliverable. Confirm that the question, verdict, counterevidence, unknowns, edge notes, and exact source regions remain readable. Treat JSON as the canonical editable artifact; HTML is a shareable view.
Quality gates
A finished map must satisfy all of these:
- exactly one
positionhas incoming reasoning; - every evidence node names one source and participates in an edge;
- every source is used and has dates, a bounded locator, and a substantive excerpt;
- every non-position node has a directed path to the position;
- the reasoning graph has no duplicate edges or directed cycles;
- contrary or qualifying evidence is present when the source set contains it;
- each decision-changing gap is an explicit
unknownnode; - every edge note explains support, contradiction, qualification, or absence;
- the verdict is no broader than the evidence.
Deliver the result
Report:
- the current position in one sentence;
- the strongest counterevidence or qualification;
- the most important unresolved unknown;
- paths to the canonical JSON and any rendered HTML;
- whether deterministic validation and explicit source verification ran.
Never describe a structurally valid map as proven true. Validation establishes traceability and graph integrity; source quality and inference quality still require human review.
Dateien in diesem Skill
5build-evidence-map Skill-Fragen
Wie installiere ich den build-evidence-map Skill in Claude Code?
Führe npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map ~/.claude/skills/build-evidence-map aus. Claude Code lädt Skills aus ~/.claude/skills (alle Projekte) oder .claude/skills (ein Projekt) und nutzt einen Skill, wenn seine Beschreibung zur Aufgabe passt.
Welche Clients können den build-evidence-map Skill nutzen?
Jeder Client, der das Agent Skills-Format liest: Claude Code, Codex, Gemini CLI und claude.ai (als ZIP hochladen). Skripte im Skill laufen nur dort, wo der Client Codeausführung erlaubt.
Wann sollte ich diesen Skill anstelle eines einfachen Fact-Checking-Workflows verwenden?
Verwende diesen Skill, wenn die Beziehungen zwischen Belegen, Zwischenbehauptungen, Trade-offs und fehlenden Fakten entscheidend sind, anstatt nur einfache Fakten zu prüfen.
Wie validiere ich, dass meine Evidence-Map korrekt ist?
Du kannst die Map mit dem enthaltenen Validator-Script unter Verwendung von Node.js 18 oder neuer validieren, indem du node <skill-directory>/scripts/validate.mjs decision.doubt.json ausführst.
Welche verschiedenen Knotentypen sind im Reasoning-Graph erlaubt?
Die Map verwendet vier spezifische Knotentypen: position, claim, evidence und unknown.