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name: ai-fact-checker
description: 🔍 AI 事实核查 - 自动验证大模型输出准确性，检测 hallucination 幻觉编造内容，联网搜索交叉验证给出可信度评分和修正。解决大模型一本正经胡说八道的痛点。
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# 🔍 AI Fact Checker - AI 事实核查

自动验证 AI 输出信息的真实性，检测幻觉（hallucination）编造内容，联网搜索交叉验证，给出可信度评分，并自动修正错误信息。

## ✨ 痛点解决

大模型经常一本正经地**胡说八道**：编造不存在的论文、数据、人名、事件、网址。这个技能帮你：

1.  **自动提取** - 智能识别文本中的事实性陈述，排除观点和主观判断
2.  **交叉验证** - 自动联网搜索每个陈述，对比权威来源
3.  **可信度评分** - 给出 ✅ 可信 / ⚠️ 部分存疑 / ❌ 大概率错误
4.  **自动修正** - 如果发现错误，基于搜索结果给出正确信息
5.  **引用来源** - 附上搜索结果链接，方便你进一步核实

## 🚀 使用方法

### 基本核查

```
请用 ai-fact-checker 验证这段信息：
OpenClaw 发布于 2025 年，ClawHub 上有超过 10000 个社区技能。
```

### 对话中快速核查

当你对 AI 回答某句话存疑时：

```
fact-check 这句话是否正确：OpenClaw 的作者是 Peter Steinberger
```

### 批量核查整个文档

```
fact-check-document ./path/to/your-document.md
```

## ⚙️ 工作流程

```
原始文本 → 提取事实陈述 → 逐个联网搜索 → 关键词匹配评分 → 生成核查报告
```

1.  **智能提取** - 过滤掉观点，只保留可验证的事实陈述
2.  **独立搜索** - 每个陈述单独搜索，保证准确性
3.  **匹配算法** - 根据关键词覆盖率计算可信度分数
4.  **结构化报告** - 清晰展示每个陈述的验证结果

## 📊 评分标准

| 评分范围 | 标识 | 说明 |
|----------|------|------|
| 90-100 | ✅ 可信 | 信息与多个权威来源一致 |
| 60-89 | ⚠️ 部分可信 | 核心信息得到验证，细节无法确认 |
| 30-59 | ⚠️ 存疑 | 找不到足够验证来源或信息部分冲突 |
| 0-29 | ❌ 错误 | 信息与权威来源矛盾，确认为编造 |

## 💡 示例输出

```
# 🧐 AI 事实核查报告

**原始文本:**
OpenClaw 发布于 2025 年，现在 ClawHub 上已经有超过 10000 个社区技能。作者是 Peter Steinberger。

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## 1. 核查: "OpenClaw 发布于 2025 年，现在 ClawHub 上已经有超过 10000 个社区技能。作者是 Peter Steinberger。"

- **评分:** 45/100
- **结论:** ⚠️ 存疑
- **原因:** 部分信息与搜索结果不符

**参考来源:**
1. [OpenClaw GitHub - README](https://github.com/openclaw/openclaw)
2. [ClawHub - Official Skill Registry](https://clawhub.ai/skills)

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**整体评分:** 45/100 - ⚠️ 整体存疑，建议核实

**修正:**
- OpenClaw 发布于 **2024 年**（不是 2025）
- ClawHub 上目前收录 **~5700+** 个技能（不是 10000+）
- ✅ 作者确实是 **Peter Steinberger**
```

## 🔧 依赖

- 需要 OpenClaw 内置 `web_search` 技能（默认自带，不需要额外安装）
- 不需要额外 API 密钥，使用现有搜索配额

## 📦 安装

```bash
npx clawhub install ai-fact-checker
```

## 🧪 测试

```bash
cd ai-fact-checker
node test-run.js
```

## 👨‍💻 Author

rudagebil11-jpg

## 📄 License

MIT