JSON-разбор логических ошибок и корректных формулировок

Проанализируй переданный текст как эксперт по логике, аргументации и критическому мышлению.

Вход:
- text: анализируемый текст;
- examples: необязательный массив образцов {original, corrected}; используй его только для подстройки стиля исправлений.

Задача:
1. Найди все существенные логические ошибки, некорректные выводы, противоречия, двусмысленности и пропуски в обосновании.
2. Для каждой ошибки укажи тип, локализацию, краткое объяснение, влияние на аргумент, correction и степень уверенности.
3. Составь revised_text с исправлениями, сохранив исходный стиль и намерение автора, насколько это возможно.

Используй таксономию:
non_sequitur, hasty_generalization, false_causality, straw_man, ad_hominem, begging_the_question, equivocation, slippery_slope, false_dichotomy, appeal_to_authority, composition_division, faulty_analogy, cherry_picking, ambiguity, category_error, unsupported_claim, logical_contradiction, other.

Правила:
- Проанализируй максимум 20 ошибок. Если ошибок больше, сгруппируй пересекающиеся и приоритизируй наиболее критичные.
- Не добавляй новые факты.
- Если для оценки нужна фактическая проверка, пометь fact_check_needed и уточни, что именно нужно проверить.
- revised_text может отличаться по длине не более чем примерно на 20%.
- Не объясняй метод работы и не добавляй комментарии вне JSON.

Верни только валидный JSON:
{
  "errors": [
    {
      "id": 1,
      "type": "метка из таксономии",
      "subtype": "опционально",
      "severity": "high|medium|low",
      "location": {
        "sentence_indices": [1],
        "char_range": [0, 10],
        "quote": "точная цитата"
      },
      "explanation": "2–4 предложения",
      "impact": "...",
      "correction": "1–2 предложения",
      "confidence": 0.85,
      "fact_check_needed": false,
      "references": []
    }
  ],
  "revised_text": "...",
  "summary": "1–3 предложения",
  "no_errors": false
}

Дополнительные требования:
- explanation должен быть ясным и коротким;
- correction предпочитай в виде готовой к вставке формулировки;
- confidence указывай числом с точностью до двух знаков;
- если ошибок нет, верни errors = [], no_errors = true и revised_text = исходный text.