Bullshit Detector: Viral İçerikleri Doğrulayan Açık Kaynak Agent Becerileri

Bullshit Detector adlı yeni açık kaynak proje, YouTube videoları, TikTok'lar, makaleler, tweet'ler ve PDF'leri iddia iddia doğrulayan taşınabilir "agent skills" (düz markdown + bağımsız Python betikleri) sunuyor. Claude Code, Codex ve OpenCode gibi web araması yapabilen herhangi bir agent altyapısında çalışan araç, viral bir videonun her iddiasını ayıklayıp bağımsız kaynaklarla karşılaştırıyor ve sonuçta 0-10 arası bir "BS skoru" ile iddia bazlı bir doğrulama raporu üretiyor.

Proje, veri toplama ile analiz katmanını bilinçli olarak ayırıyor: fetch-content betiği API anahtarı gerektirmeden herhangi bir URL'den temiz metin ve meta veri çekiyor (yt-dlp ile YouTube/TikTok transkriptleri, makale çıkarımı, PDF'ler, tweet'ler), altyazısız videolar içinse Whisper tabanlı bir yedek çözüm devreye giriyor. Analiz becerileri (bullshit-detector, summarize, explain) yalnızca normalize edilmiş metni gördüğü için yeni bir kaynak türü eklemek muhakeme mantığını etkilemiyor.

Mühendisler açısından önemli olan kısım, ortaya çıkan "skills" formatına göre taşınabilir, altyapıdan bağımsız agent araçları inşa etmenin somut bir örneğini sunması ve doğrulamaların yalnızca model hafızasına değil gerçek kaynaklara dayandırılmasını zorunlu kılan bir tasarım deseni sergilemesi. Araç tek satırlık npx komutuyla ya da Claude Code eklentisi olarak kurulabiliyor ve MIT lisansıyla dağıtılıyor.