Reparação de afirmações falsas de assistentes

O instinto é reportar a resposta ao fornecedor do modelo e esperar. Isso raramente funciona sozinho, porque a maioria das afirmações falsas são reproduções fiéis de algo que continua publicado: a sua própria página de preços descontinuada, uma avaliação de uma versão de há dois anos, um PDF antigo, um comunicado de imprensa que ninguém removeu. Enquanto a fonte se mantiver no ar a resposta regenera-se, e reportar um sintoma cuja causa continua no seu próprio domínio gasta o único canal que tem.

O ficheiro da competência

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name: assistant-misstatement-repair
description: Use quando um assistente afirma repetidamente algo falso sobre o seu produto, como uma funcionalidade que nunca lançou, um plano descontinuado ou um preço que mudou.
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# Reparação de afirmações falsas de assistentes

O instinto é reportar a resposta ao fornecedor do modelo e esperar. Isso raramente funciona sozinho, porque a maioria das afirmações falsas são reproduções fiéis de algo que continua publicado: a sua própria página de preços descontinuada, uma avaliação de uma versão de há dois anos, um PDF antigo, um comunicado de imprensa que ninguém removeu. Enquanto a fonte se mantiver no ar a resposta regenera-se, e reportar um sintoma cuja causa continua no seu próprio domínio gasta o único canal que tem.

## O que precisa primeiro

- O prompt exacto que produz a afirmação, com o assistente e a data, já que as respostas variam entre execuções
- Quaisquer URLs que a resposta cite, mais o texto da resposta na íntegra
- Um registo datado do que mudou de facto e quando: histórico de preços, funcionalidades removidas, planos renomeados
- Acesso às suas próprias páginas arquivadas e sem ligações, incluindo PDFs, changelogs e landing pages de campanhas antigas

## Método

1. Reproduza a afirmação três vezes em sessões limpas antes de fazer qualquer trabalho. Uma resposta estranha isolada não é um padrão e não justifica o esforço que se segue.
2. Siga as citações que a resposta dá, mas trate a fonte indicada como uma pista e não como um facto. Um modelo pode atribuir uma afirmação a uma página que não a contém.
3. Procure a formulação no seu próprio património antes de olhar para fora. Páginas de preços descontinuadas, artigos de ajuda desactualizados, PDFs antigos e comunicados de imprensa são a causa mais comum e a única que pode corrigir por completo.
4. Corrija a própria fonte em vez de publicar uma refutação noutro sítio. Uma página nova a dizer que a afirmação é falsa deixa dois documentos contraditórios no corpus, e o mais antigo costuma ter mais ligações.
5. Remova ou redireccione as páginas obsoletas em vez de as deixar no ar com um aviso de correcção, já que o aviso é prosa que a extracção pode simplesmente não levar consigo.
6. Nas fontes de terceiros, peça a correcção com as provas anexadas, e aceite que um site de avaliações pode limitar-se a anotar em vez de reescrever.
7. Use também o mecanismo de feedback do fornecedor, mas depois de a fonte estar corrigida, para que um novo rastreio encontre uma página que concorda com a sua queixa.
8. Volte a testar o mesmo prompt todos os meses e registe a data em que a resposta muda. A latência da correcção vai de semanas a meses, e sem um registo datado ninguém consegue dizer se a correcção resultou ou se o modelo simplesmente mudou.

## O que isto produz

Um registo curto de correcção por afirmação falsa com o prompt, a fonte rastreada, a correcção aplicada, a data, e os resultados dos retestes mensais até a resposta mudar.

## Onde isto corre mal

- Reportar a resposta ao fornecedor enquanto a página que a causou continua no ar, de modo que a afirmação regressa depois do rastreio seguinte
- Publicar uma página de correcção e deixar a página errada indexada, o que dá ao corpus duas respostas e nenhuma base para escolher
- Julgar a correcção por uma única reexecução, quando as respostas variam entre execuções e um resultado limpo isolado não prova nada
- Assumir que a fonte tem de ser externa quando na maioria das vezes é o seu próprio conteúdo descontinuado

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Da biblioteca de competências da QuQi - https://www.quqi.io/pt/skills/assistant-misstatement-repair

O que precisa primeiro

• O prompt exacto que produz a afirmação, com o assistente e a data, já que as respostas variam entre execuções
• Quaisquer URLs que a resposta cite, mais o texto da resposta na íntegra
• Um registo datado do que mudou de facto e quando: histórico de preços, funcionalidades removidas, planos renomeados
• Acesso às suas próprias páginas arquivadas e sem ligações, incluindo PDFs, changelogs e landing pages de campanhas antigas

Método

1. 01 Reproduza a afirmação três vezes em sessões limpas antes de fazer qualquer trabalho. Uma resposta estranha isolada não é um padrão e não justifica o esforço que se segue.
2. 02 Siga as citações que a resposta dá, mas trate a fonte indicada como uma pista e não como um facto. Um modelo pode atribuir uma afirmação a uma página que não a contém.
3. 03 Procure a formulação no seu próprio património antes de olhar para fora. Páginas de preços descontinuadas, artigos de ajuda desactualizados, PDFs antigos e comunicados de imprensa são a causa mais comum e a única que pode corrigir por completo.
4. 04 Corrija a própria fonte em vez de publicar uma refutação noutro sítio. Uma página nova a dizer que a afirmação é falsa deixa dois documentos contraditórios no corpus, e o mais antigo costuma ter mais ligações.
5. 05 Remova ou redireccione as páginas obsoletas em vez de as deixar no ar com um aviso de correcção, já que o aviso é prosa que a extracção pode simplesmente não levar consigo.
6. 06 Nas fontes de terceiros, peça a correcção com as provas anexadas, e aceite que um site de avaliações pode limitar-se a anotar em vez de reescrever.
7. 07 Use também o mecanismo de feedback do fornecedor, mas depois de a fonte estar corrigida, para que um novo rastreio encontre uma página que concorda com a sua queixa.
8. 08 Volte a testar o mesmo prompt todos os meses e registe a data em que a resposta muda. A latência da correcção vai de semanas a meses, e sem um registo datado ninguém consegue dizer se a correcção resultou ou se o modelo simplesmente mudou.

O que isto produz

Um registo curto de correcção por afirmação falsa com o prompt, a fonte rastreada, a correcção aplicada, a data, e os resultados dos retestes mensais até a resposta mudar.

Onde isto corre mal

• Reportar a resposta ao fornecedor enquanto a página que a causou continua no ar, de modo que a afirmação regressa depois do rastreio seguinte
• Publicar uma página de correcção e deixar a página errada indexada, o que dá ao corpus duas respostas e nenhuma base para escolher
• Julgar a correcção por uma única reexecução, quando as respostas variam entre execuções e um resultado limpo isolado não prova nada
• Assumir que a fonte tem de ser externa quando na maioria das vezes é o seu próprio conteúdo descontinuado

Use esta skill na sua própria IA

O ficheiro é markdown simples, com o nome e o gatilho no frontmatter. Quando um assistente consegue carregar skills sozinho, é esse frontmatter que lê para decidir que esta se aplica.

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