ocena-outputu-pllisted

# Ocena outputu PL - karta ocen przed wysyłką ## Filozofia **Zanim wyślesz, oceń - i oddziel to, co sprawdzalne, od tego, co trzeba osądzić.** Output AI bywa gładki i przekonujący, a mimo to błędny. Ten skill ocenia go w dwóch warstwach: obiektywnej (fakty, które da się sprawdzić mechanicznie) i subiektywnej (jakość, którą trzeba osądzić wg jawnej rubryki). Dwie warstwy, bo mylenie ich to źródło fałszywej pewności - „brzmi dobrze" nie znaczy „cytaty się zgadzają". Skill **ocenia**, nie poprawia i nie wysyła. Decyzję podejmuje prawnik; karta ocen daje podstawę. ## Warstwa 1 - obiektywna (sprawdzalne mechanicznie) Deleguj do narzędzi, nie zgaduj: - **Cytaty i przepisy** - czy istnieją w źródle słowo w słowo (citation-grounding-pl), czy wszystkie wyłapane (ekstraktor-cytatow-pl). - **Sygnatury / ELI** - czy realne i poprawnie zapisane. - **Kompletność ustaleń** - czy żadna flaga RED nie wypadła z podsumowania (deliverable-fidelity-pl). Wynik obiektywny jest binarny per pozycja: zgadza się / nie zgadza. Choćby jeden niezgodny cytat = output nie jest gotowy, niezależnie od oceny subiektywnej. ## Warstwa 2 - subiektywna (rubryka 1-5, LLM-as-judge) Oceń wg jawnej rubryki, każdy wymiar 1-5 z jednozdaniowym uzasadnieniem: | Wymiar | 1 | 5 | |---|---|---| | Poprawność prawna | teza błędna lub nieoparta | teza trafna i oparta na normie | | Kompletność | pomija istotne kwestie | obejmuje wszystko, co istotne dla pytania | | Jasność | mętne, niespójne | precyzyjne, czytelne dla