Crea un mapa de evidencia en JSON auditable para documentar información de respaldo, contradictoria o faltante en decisiones técnicas y síntesis de investigación.
- Estrellas en GitHub
- 41.038
- Archivos
- 5
- Último commit
- 11 nov 2026
- Licencia
- MIT
- Herramientas permitidas
- —
¿Qué hace la skill build-evidence-map?
build-evidence-map es una agent skill. Crea un mapa de evidencia en JSON auditable para documentar información de respaldo, contradictoria o faltante en decisiones técnicas y síntesis de investigación.
Resumen generado a partir del SKILL.md de la skill.
Sobre la skill build-evidence-map
Esta SKILL permite documentar el razonamiento complejo detrás de decisiones técnicas o síntesis de investigación. Permite a desarrolladores e investigadores ir más allá de la simple prosa mediante la creación de un mapa de evidencia en JSON auditable que captura información de respaldo, contradictoria y faltante. En lugar de reducir los desacuerdos a un resumen, la herramienta preserva las relaciones entre una posición central, afirmaciones intermedias, evidencia específica y datos desconocidos.
Un agente debe cargar esta SKILL cuando un usuario presente una pregunta en disputa o una decisión trascendental que requiera transparencia estructural. El proceso genera un archivo .doubt.json que contiene un grafo dirigido de razonamiento. Los usuarios pueden validar estos archivos usando un script de Node.js integrado y renderizarlos en HTML usando el paquete doubt-ai. El flujo de trabajo se basa en localizadores de fuentes precisos, como números de página o marcas de tiempo, para asegurar que cada afirmación esté vinculada a una región específica y delimitada de una fuente primaria.
Lo que un agente puede hacer con ella
- 1Documentar decisiones técnicas en disputaCrea un artefacto de decisión portable que muestre qué respalda una posición y qué argumentos van en su contra.
- 2Verificar la integridad de las fuentesAsegura que los fragmentos registrados coincidan con sus fuentes originales, ya sean HTTP o archivos locales.
- 3Validar la integridad del grafo de razonamientoEjecuta una validación determinista para detectar aristas duplicadas, ciclos dirigidos o errores de esquema.
Escrito a partir del SKILL.md de la skill. Cada caso de uso se verifica con una cita del mismo.
Cómo instalar la skill build-evidence-map
Cada comando copia la carpeta de la skill al directorio de skills del cliente. Reinicia el cliente o inicia una nueva sesión para cargarla.Instalar la skill build-evidence-map en Claude Code
~/.claude/skills/build-evidence-map/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map ~/.claude/skills/build-evidence-mapInstalar la skill build-evidence-map en Claude Code (project)
.claude/skills/build-evidence-map/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map .claude/skills/build-evidence-mapInstalar la skill build-evidence-map en Codex
~/.agents/skills/build-evidence-map/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map ~/.agents/skills/build-evidence-mapInstalar la skill build-evidence-map en Gemini CLI
~/.gemini/skills/build-evidence-map/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map ~/.gemini/skills/build-evidence-mapInstalar la skill build-evidence-map en Claude.ai
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
Verificaciones automáticas
Ejecutado 15 nov 2026Informe completo →Superó nuestras comprobaciones automáticas. No es una auditoría de seguridad: lee los scripts antes de dejar que un agente los ejecute. Cómo funcionan las verificaciones
- Repositorio de origen vinculado y accesiblegithub/awesome-copilot/skills/build-evidence-map is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/build-evi ↗Aprobado
- Licencia de código abierto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Aprobado
- Commit o lanzamiento en el último añoLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗Aprobado
- Sin descargar y ejecutar ni robo de credenciales en los scripts2 scripts read; no download-and-run, remote eval, base64 execution or credential uploadAprobado
- Sin instrucciones ocultas en SKILL.mdNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/build-evi ↗Aprobado
- Las herramientas preaprobadas están acotadasNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/build-evi ↗Aprobado
- SKILL.md sigue el formato de Agent SkillsValid name and description; says when to use it; 108 linesgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/build-evi ↗Aprobado
SKILL.md
Ver en GitHubBuild 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.
Archivos de esta skill
5Preguntas sobre la skill build-evidence-map
¿Cómo instalo la skill build-evidence-map en Claude Code?
Ejecuta npx degit github/awesome-copilot/skills/build-evidence-map ~/.claude/skills/build-evidence-map. Claude Code carga las skills desde ~/.claude/skills (todos los proyectos) o .claude/skills (un proyecto) y usa una skill cuando su descripción coincide con la tarea.
¿Qué clientes pueden usar la skill build-evidence-map?
Cualquier cliente que lea el formato Agent Skills: Claude Code, Codex, Gemini CLI y claude.ai (subir como ZIP). Los scripts de la skill se ejecutan solo donde el cliente permite la ejecución de código.
¿Cuándo debería usar esta SKILL en lugar de un flujo de trabajo de fact-checking simple?
Usa esta SKILL cuando las relaciones entre la evidencia, las afirmaciones intermedias, las compensaciones (trade-offs) y los datos faltantes sean importantes, en lugar de solo verificar afirmaciones fácticas simples.
¿Cómo valido que mi mapa de evidencia sea correcto?
Puedes validar el mapa usando el script validador incluido con Node.js 18 o superior ejecutando node <skill-directory>/scripts/validate.mjs decision.doubt.json.
¿Qué tipos de nodos se permiten en el grafo de razonamiento?
El mapa utiliza cuatro tipos de nodos específicos: position, claim, evidence y unknown.