Skip to main content
Glama

lekkage_check

Measure outcome leakage in Dutch court texts: detects if the ruling reveals the verdict before the official decision, then counts leakage after cutting the dictum and preceding context. Use to validate datasets and AI claims.

Instructions

Meet of de overwegingen van een tekst de afloop al prijsgeven — woorden als 'toewijsbaar', 'is ongegrond', 'wordt vernietigd', 'bewezen verklaard' — en of daar na de lekkage-knip R2 nog iets van overblijft. Gemeten wordt het deel vóór de beslissing: het dictum gaat eruit, samen met de 300 tekens aanloop ervóór, en bij een tekst van 200 tekens of meer zonder beslissingszin geldt het slot als dictum. Onder de 200 tekens wordt er niets weggeknipt en telt de hele tekst mee. 'Schoon' betekent dus: geen uitkomst-taal in het deel dat is overgebleven — geef een volledige uitspraak mee, want bij een kort fragment waarin de beslissing vroeg valt, blijft er niets te meten over. Gebruik dit om een dataset, een benchmark of andermans AI-claim te toetsen: 92% van de Nederlandse uitspraken verraadt de afloop woordelijk, waardoor een model dat daarop traint beter lijkt dan het is. Dit is een meting, geen voorspelling; gebruik voorspel_uitkomst als je een oordeel over de afloop wilt. Geeft terug: de lengte in tekens, welke categorieën uitkomst-taal ruw zijn gevonden (beroep_uitspraak, bevestiging_vernietiging, civiel_vordering, straf_uitspraak) en welke daarvan na de knip resteren. Geen sleutel nodig. Privacy: de tekst wordt voor de analyse naar de server van Rechtssysteem.ai gestuurd; stuur geen tekst die u niet mag delen.

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
tekstYesNederlandse tekst om te meten, meestal een uitspraak of een trainingsvoorbeeld. Platte tekst, max 20.000 tekens; langere tekst wordt hier geweigerd voordat er iets wordt verstuurd.

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

  1. Changed3 schema fields changedv0.1.1
    • addedInput schema / additionalProperties
      Added value: +false
    • addedInput schema / properties / tekst / description
      Added value: +"Nederlandse tekst om te meten, meestal een uitspraak of een trainingsvoorbeeld. Platte tekst, max 20.000 tekens; langere tekst wordt hier geweigerd voordat er iets wordt verstuurd."
    • addedInput schema / properties / tekst / maxLength
      Added value: +20000
  2. First observedv0.1.0

TDQS

A4.8/5.0
Behavior5/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description carries the full burden and does so thoroughly: it explains the cut rule (including the 300-character lead, the <200-character exception, and the dictum detection), what 'clean' means, the return values (length, categories, and what remains), that no key is needed, and the privacy implication that text is sent to a server. It even notes that longer text is rejected before transmission, a behavioral edge case.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is dense but each sentence earns its place, covering purpose, algorithm, usage, returns, authentication, and privacy in a logical order. It is not overly verbose given the complexity, though it could be slightly more concise by merging some clauses. The front-loading of purpose and the cut rule is effective.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a measurement tool with no output schema and no annotations, the description is remarkably complete. It covers the input, the algorithm, the return format (including category names), the usage context, authentication (no key), and a critical privacy caveat. An agent can invoke it correctly and interpret the result without external knowledge.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The schema covers the parameter fully (tekst, maxLength, plain text), so the baseline is 3. The description adds value by advising to supply a full statement ('geef een volledige uitspraak mee') and explaining why short fragments may be unmeasurable, which helps the agent provide an appropriate input. It also reinforces the max-length rejection behavior, which is not in the schema.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description states a specific action: measuring whether a text's reasoning reveals its outcome, using a defined 'lekkage-knip' (cut) that removes the dictum and preceding characters. It explicitly distinguishes itself from the sibling tool voorspel_uitkomst by noting it is a measurement, not a prediction, which fully disambiguates the purpose.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

It clearly states when to use this tool: to test a dataset, benchmark, or an AI claim, and explicitly says to use voorspel_uitkomst instead when an outcome judgment is desired. It also advises to provide a full text because a short fragment may leave nothing to measure, giving concrete usage guidance.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Install Server

Other Tools