तथ्य-जांच (Fact Check)
लेखों, आँकड़ों और दावों की ऑनलाइन जाँच
विवरण
किसी भी दावे, निष्कर्ष, आँकड़े या योजना की जाँच AI तथ्य-जांचकर्ता से कराएँ: ऑनलाइन स्रोत-जाँच + पाँच-स्तरीय विश्वसनीयता आकलन + तर्क-श्रृंखला की कमियों का पता लगाना—और अंत में पाएँ एक ऐसी जाँच रिपोर्ट, जिसे सीधे साझा किया जा सके। 【यह क्या करता है】किसी भी दावे को पेस्ट करें, यह Skill अपने आप तीन चरणों में जाँच पूरी करता है: 🔍 विश्लेषण—दावे को「सत्यापित किए जा सकने वाले तथ्य / निकाला गया निष्कर्ष / मूल्य-निर्णय」में बाँटता है, इनके बीच स्पष्ट अंतर रखता है और राय को तथ्य नहीं मानता 🌐 ऑनलाइन स्रोत-जाँच—स्रोत, नमूने, आँकड़ों की परिभाषा, समय और पूरे संदर्भ की एक-एक करके जाँच करता है और कई माध्यमों से क्रॉस-वेरिफ़ाई करता है 🧩 तर्क-श्रृंखला की जाँच—छिपी हुई धारणाओं, सहसंबंध और कारण-कार्य संबंध के भ्रम, छूट गई वैकल्पिक व्याख्याओं तथा उन शर्तों को पहचानता है जिनके तहत निष्कर्ष सही या गलत हो सकता है 【इसे क्यों चुनें】 ✅ पाँच-स्तरीय विश्वसनीयता आकलन: प्रमाणित / मूलतः सही, लेकिन दायरा सीमित करना होगा / विवादित / पर्याप्त प्रमाण नहीं / स्पष्ट रूप से गलत—हर बिंदु के साथ स्रोत लिंक ✅ चार-भाग वाली रिपोर्ट: विश्वसनीय तथ्य और सुधार / तर्क-श्रृंखला की सबसे महत्वपूर्ण कमी / बेहतर प्रमाणों पर आधारित सबसे उचित संस्करण / किस हद तक भरोसा किया जा सकता है ✅ मनगढ़ंत बातें नहीं: अगर जानकारी नहीं मिलती, तो ईमानदारी से「पर्याप्त प्रमाण नहीं」लिखता है;「संभवतः सही」कहकर बात नहीं टालता ✅ रिपोर्ट तैयार रूप में: पाठकों, ग्राहकों या समुदाय के साथ सीधे साझा करें 【किसके लिए उपयुक्त】स्वतंत्र मीडिया और कंटेंट क्रिएटर, निवेशक और विश्लेषक, विद्यार्थी और शोधकर्ता, तथा वे सभी लोग जिन्हें जल्दी तय करना हो कि「क्या इस कथन पर भरोसा किया जा सकता है」। 【कैसे इस्तेमाल करें】जाँच कराने वाला दावा सीधे पेस्ट करें—एक वाक्य से लेकर पूरे अनुच्छेद तक। उदाहरण के लिए,「हाशिमोटो थायरॉइड वाले लोगों में अक्सर ऊर्जा की कमी रहती है」इनपुट करने पर स्रोतों सहित स्तरबद्ध जाँच रिपोर्ट मिलेगी। ⚠️ चिकित्सा, कानूनी, निवेश और अन्य विशेषज्ञ विषयों में यह केवल जानकारी की जाँच के लिए है; कृपया विशेषज्ञ की राय को प्राथमिकता दें।
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पाँच-स्रोत तैयारी परीक्षक
अपने शोध पत्र पर दर्जनों घंटे बिताने से पहले, दस मिनट निकालकर एक संरचित जाँच करें। 【यह स्किल केवल एक काम करती है】 निदान, लिखना नहीं। यह आपको बताता है: विषय टिकाऊ है या नहीं, सामग्री पर्याप्त है या नहीं, क्या कमी है, कहाँ पूरी करनी है, किस क्रम में पूरी करनी है, और फिर आपको एक कार्यान्वयन योग्य पूरक सूची और खोज क्वेरी देता है। यह आपके लिए परिचय, समीक्षा, विधि या चर्चा नहीं लिखेगा। 【चार चरण】 1. विषय निदान: 1A मानविकी और कला / 1B सामाजिक विज्ञान / 2A विज्ञान और इंजीनियरिंग / 2B कृषि, चिकित्सा और जीवन विज्ञान — इन चार श्रेणियों में वर्गीकृत करें, संबंधित नियमात्मक सीमाएँ लोड करें; 2B श्रेणी में नैतिक समीक्षा अनिवार्य रूप से रोकी जाएगी। 2. विषय जाँच: तीन आयामों 'शक्ति·रूप·शब्द' से विषय की जाँच करें, यह निर्धारित करें कि शोध इकाई को परिचालित किया जा सकता है या नहीं, शोध प्रश्न का उत्तर दिया जा सकता है या नहीं, और क्या विषय पहले से ही अत्यधिक उपयोग किया जा चुका है। 3. सामग्री जाँच: अपने पास मौजूद साहित्य को M1/M2… सामग्री पुस्तकालय में दर्ज करें, प्रत्येक आइटम के चार तत्वों (लेखक/वर्ष/शीर्षक/सत्यापन योग्य लोकेटर) की जाँच करें, और वास्तविक कवरेज दर की गणना करें। 4. अंतर सूची और खोज क्वेरी: स्पष्ट करें कि कितने और किस प्रकार के साहित्य की कमी है, कौन सा साक्ष्य लिंक गायब है, और एक खोज क्वेरी प्रदान करें जिसे सीधे डेटाबेस में चिपकाया जा सकता है (कीवर्ड बूलियन संयोजन, समय सीमा, फ़िल्टर मानदंड सहित)। 【इसका उपयोग कब करें】（ट्रिगर शब्द） 「मेरे प्रस्ताव की जाँच करो」「क्या यह विषय किया जा सकता है」「क्या मेरी साहित्य पर्याप्त है」「प्रस्ताव रिपोर्ट वापस आ गई है」「लिखने से पहले पुष्टि करना चाहता हूँ」— जिन्होंने अभी दिशा तय की है और लिखना शुरू नहीं किया है; जिनकी प्रस्ताव रिपोर्ट वापस आ गई है पर समस्या नहीं पता; जिनके पास बहुत सारा साहित्य है पर निश्चित नहीं कि शुरू करने के लिए पर्याप्त है; जो वास्तविक निवेश से पहले यह पुष्टि करना चाहते हैं कि विषय इसके लायक है। 【डिलिवरेबल्स】 एक 'प्रस्ताव जाँच रिपोर्ट' दस्तावेज़ + पाँच-स्रोत तैयारी स्कोरकार्ड (प्रत्येक स्तर में व्यवहारिक मानदंड हैं, न कि अस्पष्ट स्कोरिंग) + पूरक सामग्री प्राथमिकता सूची + खोज क्वेरी + एक संग्रह कोड। संग्रह कोड '学术论文全流程撰写系统 v4.0' के साथ संगत है, जाँच पूरी होने के बाद इसे सीधे चिपकाकर लेखन जारी रख सकते हैं, बिना विषय, विषयवस्तु, या पत्रिका को फिर से बताए। 【स्पष्ट रूप से नहीं करता】 मुख्य पाठ नहीं लिखता, संदर्भ सूची उत्पन्न नहीं करता, लेखक, वर्ष, खंड, अंक, पृष्ठ, या DOI का आविष्कार नहीं करता। ऑनलाइन खोजे गए सभी साहित्य को ⚠️ सत्यापन के लिए चिह्नित किया जाएगा, और आपको उपयोग से पहले स्वयं सत्यापित करना होगा। यह स्किल किसी स्वीकृति या पास होने के परिणाम की गारंटी नहीं देती।
नवांकुर｜निवेश ऑडिटर
अपनी राय साबित करने में मेरी मदद न करें—उसकी ऑडिट करने में मदद करें। कई निवेश निर्णयों में समस्या यह नहीं होती कि डेटा पूरी तरह गलत है, बल्कि यह कि सही डेटा से जरूरत से ज्यादा बड़ा निष्कर्ष निकाल लिया जाता है। उदाहरण के लिए: “AI ऑर्डर बहुत हैं, इसलिए अगले तीन वर्षों में मुनाफा निश्चित रूप से तेज़ी से बढ़ेगा।” “कंपनी का कारोबार अच्छा है, इसलिए अभी शेयर बहुत सस्ता है।” “ग्राहकों की संख्या लगातार बढ़ रही है, इसलिए नेटवर्क इफ़ेक्ट बन चुका है।” “प्रबंधन कहता है कि तकनीक अग्रणी है, और यह वित्तीय रिपोर्ट में भी लिखा है, इसलिए प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त साबित हो चुकी है।” 「नवांकुर｜निवेश ऑडिटर」आपके सही होने के पक्ष में और कारण खोजने का काम नहीं करेगा। यह आपकी निवेश राय को एक ऑडिट की जा सकने वाली Critical Path में बांटेगा और हर स्तर की जांच करेगा: तथ्य → प्रमाण → कारण-परिणाम संबंध → छिपी हुई धारणाएं → व्यावसायीकरण → आर्थिक परिणाम → मूल्यांकन और प्राथमिक स्रोतों को पहले खोजकर कुछ वाकई महत्वपूर्ण सवालों के जवाब देगा: कौन-से हिस्से प्रमाणों से पहले ही साबित हो चुके हैं? कौन-से हिस्से केवल उचित अनुमान हैं? कौन-सी आवश्यक कड़ी सबसे कमजोर है? क्या Thesis पर वास्तविक प्रहार करने वाला कोई विरोधी प्रमाण है? कौन-सा प्रमाण निष्कर्ष बदलने की सबसे अधिक संभावना रखता है? अंत में यह पांच में से एक निष्कर्ष देगा: SUPPORTED / PARTIALLY SUPPORTED / FRAGILE / BROKEN / INSUFFICIENT DATA निष्कर्ष को ठोस Necessary Claim और प्रमाणों तक वापस जाकर जांचा जा सकना चाहिए—सिर्फ अस्पष्ट “कुल मिलाकर” के आधार पर नहीं।
करियर अनुभव विश्लेषक
कई वर्षों तक काम करने के बाद असली कठिनाई अक्सर अनुभव की कमी नहीं होती, बल्कि यह समझना होती है कि क्या तथ्य है, क्या आपकी अपनी व्याख्या है और कंपनी से बाहर भी कौन-सा अनुभव जाँचने लायक है। यह Skill केवल एक पहचान-रहित की गई वास्तविक अनुभव-कथा पर काम करता है: तथ्यों के सबूत कार्ड तैयार करता है, बताता है कि मौजूदा सामग्री क्या साबित कर सकती है और क्या नहीं, फिर सबसे शुरुआती सबूत की कमी पहचानकर कम लागत वाला सत्यापन मार्ग, फिलहाल किस चीज़ में निवेश न करें इसकी एक सलाह और 7 दिनों की कार्य-सूची देता है। यह कोई मनोवैज्ञानिक परीक्षण नहीं है, अनुभव-एसेट का कुल स्कोर नहीं देता और नौकरी, अनुभव-वर्षों, वेतन, प्रमाणपत्रों, सहकर्मियों की प्रशंसा या एक बार की आंतरिक सफलता को बाहरी मांग और भुगतान-संबंधी सबूत का विकल्प नहीं मानता। सामग्री अपर्याप्त होने पर यह सीधे कहेगा: “सामग्री अपर्याप्त है, अभी निर्णय नहीं दिया जा सकता।” कृपया नाम, कंपनी, ग्राहक, मोबाइल नंबर, WeChat, ईमेल, पहचान-पत्र, अनुबंध या अप्रकाशित कारोबारी डेटा जमा न करें। पहचान योग्य जानकारी मिलने पर Skill विश्लेषण रोक देगा और आपसे स्थानीय रूप से जानकारी को पहचान-रहित बनाकर फिर से जमा करने को कहेगा। यह स्वयं किए जाने वाले प्रारंभिक आकलन के लिए है; यह मानवीय निदान का विकल्प नहीं है, इसमें Kevin की मानवीय समीक्षा शामिल नहीं है और यह आय, ट्रैफ़िक, करियर बदलाव या कारोबारी परिणामों का वादा नहीं करता।
तथ्य-जांच (Fact Check)
लेखों, आँकड़ों और दावों की ऑनलाइन जाँच
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किसी भी दावे, निष्कर्ष, आँकड़े या योजना की जाँच AI तथ्य-जांचकर्ता से कराएँ: ऑनलाइन स्रोत-जाँच + पाँच-स्तरीय विश्वसनीयता आकलन + तर्क-श्रृंखला की कमियों का पता लगाना—और अंत में पाएँ एक ऐसी जाँच रिपोर्ट, जिसे सीधे साझा किया जा सके। 【यह क्या करता है】किसी भी दावे को पेस्ट करें, यह Skill अपने आप तीन चरणों में जाँच पूरी करता है: 🔍 विश्लेषण—दावे को「सत्यापित किए जा सकने वाले तथ्य / निकाला गया निष्कर्ष / मूल्य-निर्णय」में बाँटता है, इनके बीच स्पष्ट अंतर रखता है और राय को तथ्य नहीं मानता 🌐 ऑनलाइन स्रोत-जाँच—स्रोत, नमूने, आँकड़ों की परिभाषा, समय और पूरे संदर्भ की एक-एक करके जाँच करता है और कई माध्यमों से क्रॉस-वेरिफ़ाई करता है 🧩 तर्क-श्रृंखला की जाँच—छिपी हुई धारणाओं, सहसंबंध और कारण-कार्य संबंध के भ्रम, छूट गई वैकल्पिक व्याख्याओं तथा उन शर्तों को पहचानता है जिनके तहत निष्कर्ष सही या गलत हो सकता है 【इसे क्यों चुनें】 ✅ पाँच-स्तरीय विश्वसनीयता आकलन: प्रमाणित / मूलतः सही, लेकिन दायरा सीमित करना होगा / विवादित / पर्याप्त प्रमाण नहीं / स्पष्ट रूप से गलत—हर बिंदु के साथ स्रोत लिंक ✅ चार-भाग वाली रिपोर्ट: विश्वसनीय तथ्य और सुधार / तर्क-श्रृंखला की सबसे महत्वपूर्ण कमी / बेहतर प्रमाणों पर आधारित सबसे उचित संस्करण / किस हद तक भरोसा किया जा सकता है ✅ मनगढ़ंत बातें नहीं: अगर जानकारी नहीं मिलती, तो ईमानदारी से「पर्याप्त प्रमाण नहीं」लिखता है;「संभवतः सही」कहकर बात नहीं टालता ✅ रिपोर्ट तैयार रूप में: पाठकों, ग्राहकों या समुदाय के साथ सीधे साझा करें 【किसके लिए उपयुक्त】स्वतंत्र मीडिया और कंटेंट क्रिएटर, निवेशक और विश्लेषक, विद्यार्थी और शोधकर्ता, तथा वे सभी लोग जिन्हें जल्दी तय करना हो कि「क्या इस कथन पर भरोसा किया जा सकता है」। 【कैसे इस्तेमाल करें】जाँच कराने वाला दावा सीधे पेस्ट करें—एक वाक्य से लेकर पूरे अनुच्छेद तक। उदाहरण के लिए,「हाशिमोटो थायरॉइड वाले लोगों में अक्सर ऊर्जा की कमी रहती है」इनपुट करने पर स्रोतों सहित स्तरबद्ध जाँच रिपोर्ट मिलेगी। ⚠️ चिकित्सा, कानूनी, निवेश और अन्य विशेषज्ञ विषयों में यह केवल जानकारी की जाँच के लिए है; कृपया विशेषज्ञ की राय को प्राथमिकता दें।
संबंधित कौशल
सभी देखेंपाँच-स्रोत तैयारी परीक्षक
अपने शोध पत्र पर दर्जनों घंटे बिताने से पहले, दस मिनट निकालकर एक संरचित जाँच करें। 【यह स्किल केवल एक काम करती है】 निदान, लिखना नहीं। यह आपको बताता है: विषय टिकाऊ है या नहीं, सामग्री पर्याप्त है या नहीं, क्या कमी है, कहाँ पूरी करनी है, किस क्रम में पूरी करनी है, और फिर आपको एक कार्यान्वयन योग्य पूरक सूची और खोज क्वेरी देता है। यह आपके लिए परिचय, समीक्षा, विधि या चर्चा नहीं लिखेगा। 【चार चरण】 1. विषय निदान: 1A मानविकी और कला / 1B सामाजिक विज्ञान / 2A विज्ञान और इंजीनियरिंग / 2B कृषि, चिकित्सा और जीवन विज्ञान — इन चार श्रेणियों में वर्गीकृत करें, संबंधित नियमात्मक सीमाएँ लोड करें; 2B श्रेणी में नैतिक समीक्षा अनिवार्य रूप से रोकी जाएगी। 2. विषय जाँच: तीन आयामों 'शक्ति·रूप·शब्द' से विषय की जाँच करें, यह निर्धारित करें कि शोध इकाई को परिचालित किया जा सकता है या नहीं, शोध प्रश्न का उत्तर दिया जा सकता है या नहीं, और क्या विषय पहले से ही अत्यधिक उपयोग किया जा चुका है। 3. सामग्री जाँच: अपने पास मौजूद साहित्य को M1/M2… सामग्री पुस्तकालय में दर्ज करें, प्रत्येक आइटम के चार तत्वों (लेखक/वर्ष/शीर्षक/सत्यापन योग्य लोकेटर) की जाँच करें, और वास्तविक कवरेज दर की गणना करें। 4. अंतर सूची और खोज क्वेरी: स्पष्ट करें कि कितने और किस प्रकार के साहित्य की कमी है, कौन सा साक्ष्य लिंक गायब है, और एक खोज क्वेरी प्रदान करें जिसे सीधे डेटाबेस में चिपकाया जा सकता है (कीवर्ड बूलियन संयोजन, समय सीमा, फ़िल्टर मानदंड सहित)। 【इसका उपयोग कब करें】（ट्रिगर शब्द） 「मेरे प्रस्ताव की जाँच करो」「क्या यह विषय किया जा सकता है」「क्या मेरी साहित्य पर्याप्त है」「प्रस्ताव रिपोर्ट वापस आ गई है」「लिखने से पहले पुष्टि करना चाहता हूँ」— जिन्होंने अभी दिशा तय की है और लिखना शुरू नहीं किया है; जिनकी प्रस्ताव रिपोर्ट वापस आ गई है पर समस्या नहीं पता; जिनके पास बहुत सारा साहित्य है पर निश्चित नहीं कि शुरू करने के लिए पर्याप्त है; जो वास्तविक निवेश से पहले यह पुष्टि करना चाहते हैं कि विषय इसके लायक है। 【डिलिवरेबल्स】 एक 'प्रस्ताव जाँच रिपोर्ट' दस्तावेज़ + पाँच-स्रोत तैयारी स्कोरकार्ड (प्रत्येक स्तर में व्यवहारिक मानदंड हैं, न कि अस्पष्ट स्कोरिंग) + पूरक सामग्री प्राथमिकता सूची + खोज क्वेरी + एक संग्रह कोड। संग्रह कोड '学术论文全流程撰写系统 v4.0' के साथ संगत है, जाँच पूरी होने के बाद इसे सीधे चिपकाकर लेखन जारी रख सकते हैं, बिना विषय, विषयवस्तु, या पत्रिका को फिर से बताए। 【स्पष्ट रूप से नहीं करता】 मुख्य पाठ नहीं लिखता, संदर्भ सूची उत्पन्न नहीं करता, लेखक, वर्ष, खंड, अंक, पृष्ठ, या DOI का आविष्कार नहीं करता। ऑनलाइन खोजे गए सभी साहित्य को ⚠️ सत्यापन के लिए चिह्नित किया जाएगा, और आपको उपयोग से पहले स्वयं सत्यापित करना होगा। यह स्किल किसी स्वीकृति या पास होने के परिणाम की गारंटी नहीं देती।
नवांकुर｜निवेश ऑडिटर
अपनी राय साबित करने में मेरी मदद न करें—उसकी ऑडिट करने में मदद करें। कई निवेश निर्णयों में समस्या यह नहीं होती कि डेटा पूरी तरह गलत है, बल्कि यह कि सही डेटा से जरूरत से ज्यादा बड़ा निष्कर्ष निकाल लिया जाता है। उदाहरण के लिए: “AI ऑर्डर बहुत हैं, इसलिए अगले तीन वर्षों में मुनाफा निश्चित रूप से तेज़ी से बढ़ेगा।” “कंपनी का कारोबार अच्छा है, इसलिए अभी शेयर बहुत सस्ता है।” “ग्राहकों की संख्या लगातार बढ़ रही है, इसलिए नेटवर्क इफ़ेक्ट बन चुका है।” “प्रबंधन कहता है कि तकनीक अग्रणी है, और यह वित्तीय रिपोर्ट में भी लिखा है, इसलिए प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त साबित हो चुकी है।” 「नवांकुर｜निवेश ऑडिटर」आपके सही होने के पक्ष में और कारण खोजने का काम नहीं करेगा। यह आपकी निवेश राय को एक ऑडिट की जा सकने वाली Critical Path में बांटेगा और हर स्तर की जांच करेगा: तथ्य → प्रमाण → कारण-परिणाम संबंध → छिपी हुई धारणाएं → व्यावसायीकरण → आर्थिक परिणाम → मूल्यांकन और प्राथमिक स्रोतों को पहले खोजकर कुछ वाकई महत्वपूर्ण सवालों के जवाब देगा: कौन-से हिस्से प्रमाणों से पहले ही साबित हो चुके हैं? कौन-से हिस्से केवल उचित अनुमान हैं? कौन-सी आवश्यक कड़ी सबसे कमजोर है? क्या Thesis पर वास्तविक प्रहार करने वाला कोई विरोधी प्रमाण है? कौन-सा प्रमाण निष्कर्ष बदलने की सबसे अधिक संभावना रखता है? अंत में यह पांच में से एक निष्कर्ष देगा: SUPPORTED / PARTIALLY SUPPORTED / FRAGILE / BROKEN / INSUFFICIENT DATA निष्कर्ष को ठोस Necessary Claim और प्रमाणों तक वापस जाकर जांचा जा सकना चाहिए—सिर्फ अस्पष्ट “कुल मिलाकर” के आधार पर नहीं।
करियर अनुभव विश्लेषक
कई वर्षों तक काम करने के बाद असली कठिनाई अक्सर अनुभव की कमी नहीं होती, बल्कि यह समझना होती है कि क्या तथ्य है, क्या आपकी अपनी व्याख्या है और कंपनी से बाहर भी कौन-सा अनुभव जाँचने लायक है। यह Skill केवल एक पहचान-रहित की गई वास्तविक अनुभव-कथा पर काम करता है: तथ्यों के सबूत कार्ड तैयार करता है, बताता है कि मौजूदा सामग्री क्या साबित कर सकती है और क्या नहीं, फिर सबसे शुरुआती सबूत की कमी पहचानकर कम लागत वाला सत्यापन मार्ग, फिलहाल किस चीज़ में निवेश न करें इसकी एक सलाह और 7 दिनों की कार्य-सूची देता है। यह कोई मनोवैज्ञानिक परीक्षण नहीं है, अनुभव-एसेट का कुल स्कोर नहीं देता और नौकरी, अनुभव-वर्षों, वेतन, प्रमाणपत्रों, सहकर्मियों की प्रशंसा या एक बार की आंतरिक सफलता को बाहरी मांग और भुगतान-संबंधी सबूत का विकल्प नहीं मानता। सामग्री अपर्याप्त होने पर यह सीधे कहेगा: “सामग्री अपर्याप्त है, अभी निर्णय नहीं दिया जा सकता।” कृपया नाम, कंपनी, ग्राहक, मोबाइल नंबर, WeChat, ईमेल, पहचान-पत्र, अनुबंध या अप्रकाशित कारोबारी डेटा जमा न करें। पहचान योग्य जानकारी मिलने पर Skill विश्लेषण रोक देगा और आपसे स्थानीय रूप से जानकारी को पहचान-रहित बनाकर फिर से जमा करने को कहेगा। यह स्वयं किए जाने वाले प्रारंभिक आकलन के लिए है; यह मानवीय निदान का विकल्प नहीं है, इसमें Kevin की मानवीय समीक्षा शामिल नहीं है और यह आय, ट्रैफ़िक, करियर बदलाव या कारोबारी परिणामों का वादा नहीं करता।
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