Example Conversation

You: Terminei meu TCC e quero fazer uma revisão de fidelidade — quero ter certeza de que minhas paráfrases não estão distorcendo nenhum dos autores que citei. O texto está em output/tcc.md e subi as fontes em uploads/sources/.

Agent: Vou rodar a tool extract_citation_loci no documento para listar todas as citações com a chave-fonte (<sobrenome>-<ano>) e o trecho direto precedente, quando houver. Depois cruzo com os arquivos em uploads/sources/.

(reads output/tcc.md, runs extract_citation_loci)

Resultado da extração:

• 18 citações detectadas (5 diretas, 13 paráfrases).
• 7 chaves-fonte distintas: severino-2017, silva-2020, marconi-lakatos-2017, gil-2017, bourdieu-1989, moreira-2019, cohen-swerdlik-2010.

Cruzando com uploads/sources/:

• 5 fontes encontradas (severino-2017.pdf, silva-2020.pdf, marconi-lakatos-2017.pdf, gil-2017.pdf, bourdieu-1989.pdf).
• 2 fontes faltando: moreira-2019 (linha 41) e cohen-swerdlik-2010 (linha 88). Você consegue subir?

You: O Moreira eu consultei online e não tenho o PDF — pode marcar como sem fonte. O Cohen & Swerdlik eu subo agora.

(user uploads cohen-swerdlik-2010.pdf)

Agent: Recebido. Vou rodar extract_reading_order nos 6 PDFs e processar cada citação. Começo pelas diretas (verdade-base objetiva), depois passo para as paráfrases.

(verifies each direct quote with verify_direct_quote_in_source, then reads source pages to judge each paraphrase)

Concluído. 18 citações analisadas, 5 não-conformidades identificadas:

1. distorcida — linha 87 (Silva, 2020): você escreve “Silva (2020) demonstra que amostras pequenas e não-probabilísticas produzem padrões generalizáveis”. Na fonte (cap. 4), Silva diz que essas amostras “sugerem padrões que precisam ser confirmados em pesquisas posteriores”. Três distorções sobrepostas: (a) sugerem → demonstra (modalidade — hipótese vira fato); (b) omissão do qualificador “que precisam ser confirmados” (desvio de função discursiva); (c) “padrões” generalizados para “generalizáveis” (desvio de escopo).

2. distorcida — linha 142 (Severino, 2017): você escreve “todos os pesquisadores experientes revisam primeiro a estrutura argumentativa”. Na fonte (p. 50): “Alguns pesquisadores experientes preferem revisar a estrutura argumentativa antes de cuidar do estilo; outros invertem a ordem. Não há prescrição universal.” O qualificador “todos” não está na fonte — Severino diz explicitamente o oposto.

3. distorcida — linha 198 (Marconi; Lakatos, 2017): você atribui a M&L a frase “Não há observação inocente: toda descrição é, ao mesmo tempo, uma construção do objeto…”. Na fonte (p. 145), essa passagem é uma citação literal de Bourdieu (1989) reproduzida por M&L para discussão. Atribuição cruzada.

4. parcialmente-fiel — linha 220 (Gil, 2017): você escreve “Gil (2017) afirma que toda revisão de literatura deve identificar lacunas no campo”. A fonte (p. 51) lista quatro funções da revisão — identificar lacunas é uma delas, não a única função. Não é distorção, mas a paráfrase omite o contexto. Sugestão: “Gil (2017) inclui a identificação de lacunas entre as funções da revisão de literatura”.

5. fonte-nao-fornecida — linha 41 (Moreira, 2019): sem PDF/MD em uploads/sources/. Cita como “boa-fé interpretativa em pesquisa qualitativa”. Verifique se essa expressão consta na fonte antes de submeter.

Quer que eu escreva o relatório completo em output/citation-fidelity-report.md?

You: Sim. E sobre a #3 (Marconi e Lakatos / Bourdieu): como devo corrigir?

Agent: Vou escrever o relatório primeiro.

(writes output/citation-fidelity-report.md)

Para a #3 você tem três opções:

1. Citar Bourdieu diretamente (preferida se você tem ou consegue acessar a obra original): (BOURDIEU, 1989, p. 27) e adicionar a referência à lista.
2. Usar a expressão apud (NBR 10520:2023 §6.1.2): (BOURDIEU, 1989 apud MARCONI; LAKATOS, 2017, p. 145) — só M&L precisa estar na lista.
3. Reescrever a paráfrase atribuindo corretamente a citação no corpo da frase: “Marconi e Lakatos (2017, p. 145) reproduzem Bourdieu para discutir a reflexividade na observação…” — assim Bourdieu não é apresentado como fala de M&L.

Recomendo a opção 1 se possível, pois apud reflete leitura indireta e o leitor pode preferir saber se você foi à fonte primária. Qual prefere?

Sample Output Excerpt

Trecho de um relatório output/citation-fidelity-report.md gerado após rodar a skill no fixture de regressão (assets/fixture-artigo.md: artigo sintético com 10 citações plantadas — 6 fiéis, 3 distorcidas em modalidades diferentes, 1 sem fonte fornecida).

Citation Fidelity — relatório

Documento: output/fixture-artigo.md Data: 2026-05-10 Idioma detectado: pt-BR Fontes consultadas: 4 (severino-2017.md, silva-2020.md, marconi-lakatos-2017.md, gil-2017.md) Fontes ausentes: 1 (moreira-2019)

Resumo executivo

• Citações analisadas: 10
• fiel: 6 (60%)
• parcialmente-fiel: 0
• distorcida: 3 (30%)
• fonte-nao-encontrada: 0
• fonte-nao-fornecida: 1 (10%)

Tabela por citação

Citações distorcidas — sugestões de correção

c07 (Silva, 2020) — linha 38

Silva (2020) demonstra que amostras pequenas e não-probabilísticas produzem padrões generalizáveis em estudos exploratórios.

Sugestão: Silva (2020) observa que, em estudos exploratórios, amostras pequenas e não-probabilísticas sugerem padrões que precisam ser confirmados em pesquisas posteriores.

c08 (Severino, 2017) — linha 40

Conforme Severino (2017, p. 50), todos os pesquisadores experientes revisam primeiro a estrutura argumentativa e só depois cuidam do estilo.

Sugestão: Severino (2017, p. 50) observa que alguns pesquisadores preferem revisar a estrutura argumentativa antes do estilo, embora não exista prescrição universal.

c09 (Marconi & Lakatos, 2017) — linha 42

Marconi e Lakatos (2017, p. 145) afirmam: “Não há observação inocente…"

Sugestão (opção apud): “Não há observação inocente…” (BOURDIEU, 1989 apud MARCONI; LAKATOS, 2017, p. 145).

Citações sem fonte

• moreira-2019 (linha 46): suba moreira-2019.pdf em uploads/sources/ e rode a skill novamente para verificar.

Extension Tools

A skill registra duas tools determinísticas — sem chamadas externas, sem consulta a LLM. A decisão semântica sobre paráfrases é tomada pelo agente lendo a fonte; as tools entregam a base auditável.

extract_citation_loci

Extrai todas as citações autor-data de um documento Markdown e devolve, para cada uma:

• id — identificador estável (c001, c002…) usado no relatório.
• surname, year, page? — campos brutos.
• source_key — slug normalizado (<sobrenome>-<ano>, com suporte a co-autoria e entidades coletivas) usado para casar com arquivos em uploads/sources/.
• form — parenthetical / in-text / apud-original / apud-intermediary.
• raw, line — texto bruto da chamada e linha no documento.
• direct_quote? — trecho entre aspas imediatamente antes ou depois da chamada (cobre tanto "..." (Autor, ano) quanto Autor (ano) afirma: "...").

Heurísticas:

• Regex de citações parentéticas cobre forma canônica (SILVA, 2020, p. 15), co-autoria (MARCONI; LAKATOS, 2017), entidades coletivas (BANCO CENTRAL, 2024) e apud.
• Regex in-text captura Severino (2017, p. 42), Marconi e Lakatos (2017), Smith and Jones (2020), Souza et al. (2022).
• Stopwords em pt-BR e en evitam falsos-positivos como Em (2020) ou According (2021).
• precedingQuotedSnippet olha 400 caracteres antes da chamada; followingQuotedSnippet olha até ~80 caracteres de conectivos antes da abertura de aspas (define que, afirma:, argues that).

verify_direct_quote_in_source

Verifica se um trecho citado aparece literalmente em um texto-fonte. Pipeline de normalização em três passos:

1. Pré-processamento:
   • stripAbntMarkers remove marcadores ABNT NBR 10520:2023 ([...], [sic], [grifo nosso], [grifo do autor], [ênfase adicionada], [tradução nossa]) antes de comparar. A presença dos marcadores é registrada em mismatches como marcadores_abnt_presentes, não penalizada — uma omissão marcada é citação fiel, não infidelidade.
   • Normaliza whitespace, colapsa quebras de linha, e unifica aspas tipográficas (" ", ' ') e travessões (—, –) para suas formas ASCII.
2. Pass 1 — match exato (preserva diacríticos, ignora caixa): score = 1.0 → fiel definitivo.
3. Pass 2 — match accent-insensitive: registra diacriticos_divergentes em mismatches, score = 0.95 → fiel com nota.
4. Pass 3 — janela de sobreposição de palavras: desliza uma janela do tamanho da citação sobre o texto da fonte e calcula overlap / window_size. score ≥ 0.7 indica trecho reconhecível mas alterado (parcialmente-fiel ou distorcida dependendo do contexto); score < 0.7 é tratado como ausente.

Retorno: { found, score, position, snippet, mismatches[] }. A tabela completa de score → veredito está em references/heuristicas-fidelidade.md §3.

Por que não há tool para “veredito automático de paráfrase”

Paráfrases exigem leitura de contexto: o autor está citando outro? o parágrafo seguinte qualifica a afirmação? a fonte é uma hipótese ou um fato estabelecido? Essas decisões são feitas pelo agente, com a fonte aberta, seguindo as heurísticas em heuristicas-fidelidade.md (modalidade, qualificador, atribuição cruzada, cherry-picking, polaridade, escopo, tempo, função discursiva). A skill explicitamente proíbe vereditos sobre paráfrases sem leitura da fonte — não há verify_paraphrase automático, e isso é intencional.

Getting Started

1. Suba o documento a auditar em output/ (ex.: output/tcc.md, output/artigo.md, output/parecer.md). Markdown é o formato recomendado — se você tem .docx, peça à skill office-to-markdown para converter antes.

2. Suba as fontes citadas em uploads/sources/, uma por obra. Aceitos: .pdf (preferível para fontes paginadas) e .md (para fontes já extraídas). Nomeie cada arquivo com o slug <sobrenome>-<ano>:

   • silva-2020.pdf
   • marconi-lakatos-2017.pdf (co-autoria)
   • severino-2017a.pdf, severino-2017b.pdf (letra distintiva ABNT)
   • banco-central-do-brasil-2024.pdf (entidade coletiva)

   Sufixos descritivos são aceitos: silva-2020-direito-civil.pdf.

3. Inicie a sessão pedindo: “Verifique a fidelidade das citações em output/tcc.md contra as fontes em uploads/sources/.” A skill faz primeiro um inventário, alerta sobre fontes faltando e só então roda a análise.

4. Revise o relatório em output/citation-fidelity-report.md. Para cada distorção, a skill oferece sugestões de correção — mas não corrige silenciosamente. Você decide se aceita a sugestão, reformula, ou substitui por outra fonte.

5. Re-execute após cada correção: a skill é determinística e barata, use sem cerimônia até o relatório ficar limpo.

Funciona melhor depois de já ter passado pelo cross-check estrutural (br-abnt-citacao-cross-check) — primeiro confirme que todas as citações têm referência na lista, depois confirme que cada citação reflete a fonte. As duas skills se complementam: estrutura primeiro, semântica depois.