{"skill":{"slug":"checktruth","displayName":"别瞎说 - AI事实核查器/Checktruth - AI Fact-Checker","summary":"零配置 AI 事实核查工具。支持问答验证和文章/论点核查，自动分解事实、检索证据、输出可信度评分。基于 FActScore、xVerify 等学术论文设计。 Zero-config AI fact-checking tool. Supports Q&A verification and article/argum...","description":"name: checktruth\ndescription: |\n  验证内容是否属实。支持两种模式：\n  【模式A：问答验证】验证AI回答是否正确\n  【模式B：文章/论点验证】验证文章、帖子、论点是否属实\n  触发词：英文 /checktruth，中文 /别瞎说\n  触发后自动判断输入格式，选择模式A或模式B。\n  核心功能：多视角交叉验证（零配置）\nmetadata:\n  openclaw:\n    emoji: '🔍'\n    requires: {}\n  security:\n    credentials_usage: |\n      ✅ CORE FUNCTIONALITY: ZERO CONFIG, NO EXTERNAL API KEYS REQUIRED.\n      \n      This skill's core fact-checking functionality is implemented entirely through\n      the instructions in SKILL.md, using ONLY:\n        - WorkBuddy's built-in LLM capabilities\n        - WebSearch tool (for reference information retrieval)\n      \n      NO external API keys (OpenAI, Anthropic, Gemini, etc.) are needed\n      for the core functionality.\n      \n      ⚠️ OPTIONAL REFERENCE CODE:\n      \n      The `reference/` folder contains optional Python scripts that DO require\n      external LLM API keys (GLM, DeepSeek, Hunyuan, Kimi, MiniMax). These scripts are:\n        - NOT required for core functionality\n        - NOT loaded or executed by default\n        - ONLY for developers who want to extend the skill\n        - Clearly documented as requiring external API keys\n      \n      Normal users should IGNORE the `reference/` folder.\n      \n      🔒 DATA HANDLING:\n      \n      For core functionality:\n        - User text is processed ONLY by WorkBuddy's built-in LLM\n        - WebSearch queries may be sent to search engines (google.com, bing.com, etc.)\n        - NO user text is sent to third-party LLM providers\n      \n      For reference/ code (optional, requires explicit key configuration):\n        - User text MAY be sent to configured LLM providers\n        - Users MUST provide their own API keys\n        - Users are responsible for reviewing provider data policies\n    allowed_domains:\n      # These domains are for WebSearch reference retrieval ONLY\n      # Core functionality does NOT send user text to these domains\n      - google.com\n      - bing.com\n      - baidu.com\n      - zhihu.com\n      - wikipedia.org\n      - gov.cn\n      - xueqiu.com\n      - caixin.com\n    data_handling: |\n      Core functionality:\n        - User questions and text are processed locally by WorkBuddy's built-in LLM\n        - Reference information is retrieved via WebSearch (search engine queries only)\n        - NO user text is transmitted to third-party LLM providers\n        - NO external API keys are required or used\n      \n      Optional reference/ code (requires user-provided API keys):\n        - User text may be sent to third-party LLM providers (GLM, DeepSeek, Hunyuan, Kimi, MiniMax)\n        - API keys are provided by the user, not stored or managed by this skill\n        - Users must review each provider's data handling policies\n        - This is OPTIONAL and NOT enabled by default\n    external_dependencies: |\n      Core functionality: NONE (zero external dependencies)\n      \n      Optional reference/ code:\n        - openai (requires OPENAI_API_KEY or LLM_API_KEY)\n        - anthropic (requires ANTHROPIC_API_KEY)\n        - google.generativeai (requires GEMINI_API_KEY or GOOGLE_API_KEY)\n        - zhipuai (requires ZHIPUAI_API_KEY)\n        - dashscope (requires DASHSCOPE_API_KEY)\n      \n      These are NOT loaded or used unless the user explicitly configures them.\n---\n# checktruth（别瞎说）🔍\n\n验证内容是否属实。**多视角交叉验证**，模拟多模型效果，给出可信度评分。\n\n**核心特性：零配置 + 多视角验证**\n- 无需任何外部 API Key\n- 通过 3 轮不同视角验证，模拟多模型交叉验证效果\n- 可选：通过 `reference/` 脚本调用真正的多模型 API（需自行配置 Key）\n\n---\n\n## 触发方式\n\n本 Skill 通过以下触发词启动：\n\n| 语言 | 触发词 | 说明 |\n|------|--------|------|\n| 英文 | `/checktruth <内容>` | 自动判断模式A或模式B |\n| 中文 | `/别瞎说 <内容>` | 自动判断模式A或模式B |\n\n**触发后自动判断模式**：\n- 如果输入包含 `问题：` + `回答：` 结构 → 模式A（问答验证）\n- 如果输入是连续文本，无明确 Q&A 结构 → 模式B（文章/论点验证）\n\n---\n\n## 模式A：问答验证\n\n验证「问题 + 回答」中的回答是否正确。\n\n### 输入格式\n```\n问题：<question>\n回答：<answer>\n```\n\n（触发词后直接粘贴以上内容，无需单独声明模式A）\n\n---\n\n## 模式B：文章/论点验证\n\n验证一段文章、帖子、论点中的事实陈述是否属实。\n\n### 输入格式\n直接粘贴文章内容或论点文本，无需 question/answer 结构。\n\n（触发词后直接粘贴文本内容，无需单独声明模式B）\n\n---\n\n## 执行流程（两种模式通用）\n\n按以下步骤执行验证，**每一步都用中文输出进度**。\n\n### Step 1：获取参考信息\n\n使用 WebSearch 或 WebFetch 搜索相关内容，获取 2-3 个权威参考来源。\n记录参考来源的核心信息作为验证依据。\n\n> **优先搜索的方向**：涉及人物/公司/事件时，优先搜索官方资料、政府网站(gov.cn)、权威媒体。\n\n---\n\n### Step 2：原子事实分解\n\n将待验证内容分解为独立的原子事实列表。每个事实必须是一个可以被独立验证的陈述句。\n\n输出格式：\n```\n【原子事实分解】\n1. <事实1>\n2. <事实2>\n...\n```\n\n---\n\n### Step 3：多视角交叉验证（核心）\n\n**这是本 Skill 的核心创新**：通过 3 轮不同视角的验证，模拟多模型交叉验证的效果。\n\n#### 视角 1：严谨核查员（模拟 GLM 风格）\n\n以「严谨事实核查员」的视角，对照 Step 1 获取的参考信息，对每个原子事实进行验证。\n\n**角色设定**：\n- 严谨、保守，只认有来源支撑的事实\n- 对数字、日期、名称格外敏感\n- 无来源支撑的陈述一律判「无法验证」\n\n输出格式：\n```\n【视角 1：严谨核查员】\n事实 1：<事实内容>\n判定：✅ 正确 / ❌ 错误 / ⚠️ 无法验证\n置信度：<0-100%>\n依据：<简短说明，引用具体来源>\n```\n\n#### 视角 2：质疑者（模拟 DeepSeek 风格）\n\n以「主动质疑者」的视角，重新审视每个事实，**主动寻找反例或矛盾**。\n\n**角色设定**：\n- 质疑精神，主动寻找反例\n- 关注事实之间的逻辑一致性\n- 如果发现视角 1 的判定有问题，明确指出\n\n输出格式：\n```\n【视角 2：质疑者】\n事实 1：<事实内容>\n对视角1判定的质疑：<同意/不同意，理由>\n补充验证：<新的发现或反例>\n置信度调整：<上调/下调/维持> 至 <X%>\n```\n\n#### 视角 3：综合裁判（模拟混元风格）\n\n综合视角 1 和视角 2 的结果，**给出最终判定**。\n\n**角色设定**：\n- 综合双方意见，给出平衡的最终判断\n- 如果有分歧，说明采纳哪方及理由\n- 输出最终的可信度评分\n\n输出格式：\n```\n【视角 3：综合裁判】\n事实 1：<事实内容>\n最终判定：✅ 正确 / ❌ 错误 / ⚠️ 无法验证\n最终置信度：<0-100%>\n判定理由：<综合视角1和视角2的理由>\n```\n\n---\n\n### Step 4：内部一致性检测\n\n检查待验证内容本身是否存在自相矛盾（前后说法冲突、数字不一致等）。\n\n---\n\n### Step 5：综合评分\n\n根据视角 3 的最终判定结果计算总分：\n\n- 正确事实：+100分 × 最终置信度\n- 错误事实：+0分\n- 无法验证：+50分 × 最终置信度\n- 内部矛盾：总分 × 0.8 扣分\n\n最终输出格式：\n\n```\n🔍 验证结果：<正确/部分正确/错误/无法判断>（<总分>分）\n\n✅ 正确的事实：\n  • <事实>（置信度：XX%）\n    依据：<来源>\n\n❌ 错误的事实：\n  • <事实>（置信度：XX%）\n    正确应为：<更正>\n    依据：<来源>\n\n⚠️ 无法验证：\n  • <事实>（原因：<原因>）\n\n📊 多视角验证摘要：\n  • 视角1（严谨核查员）：<简要点评>\n  • 视角2（质疑者）：<简要点评>\n  • 视角3（综合裁判）：<简要点评>\n\n📊 一致性检测：<通过/发现矛盾>\n📚 参考来源：<来源列表>\n```\n\n---\n\n## 规则\n\n1. **不知道就说不知道**：无法验证的内容判「无法验证」，不随意打分\n2. **引用来源**：每个判定必须有依据，尽量引用具体来源URL或名称\n3. **中文输出**：所有输出使用中文\n4. **先搜索再判断**：优先通过 WebSearch/WebFetch 获取参考信息，不要只依赖自身知识\n5. **标注置信度**：每个判定标注置信度（0-100%），表示判断的可靠程度\n6. **区分事实与观点**：观点/主观判断（如\"好不好\"、\"值不值\"）标注为「观点，无法验证」，不参与评分\n7. **多视角必须执行**：Step 3 的 3 个视角（核查员 → 质疑者 → 综合裁判）必须全部执行，不能跳过\n\n---\n\n## 示例\n\n### 示例1：问答验证（模式A）\n\n**用户输入（中文）：**\n```\n/别瞎说\n问题：魏建军是谁？\n回答：魏建军是长城汽车创始人，1964年出生，现任董事长，持有公司56%股份。\n```\n\n**输出：**\n```\n【原子事实分解】\n1. 魏建军是长城汽车创始人\n2. 魏建军1964年出生\n3. 魏建军现任董事长\n4. 魏建军持有公司56%股份\n\n【视角 1：严谨核查员】\n事实 1：魏建军是长城汽车创始人\n判定：✅ 正确\n置信度：90%\n依据：长城汽车官网及公开资料一致确认\n\n事实 2：魏建军1964年出生\n判定：✅ 正确\n置信度：85%\n依据：公开履历信息\n\n事实 3：魏建军现任董事长\n判定：✅ 正确\n置信度：95%\n依据：长城汽车2023年报\n\n事实 4：魏建军持有公司56%股份\n判定：❌ 错误\n置信度：88%\n依据：长城汽车2023年报显示魏建军持股比例约30%，非56%\n\n【视角 2：质疑者】\n事实 1：魏建军是长城汽车创始人\n对视角1判定的质疑：同意。补充：魏建军是1986年接手长城工业公司，1990年正式担任厂长，后发展为长城汽车。\n补充验证：无反例。\n置信度调整：维持 90%\n\n事实 4：魏建军持有公司56%股份\n对视角1判定的质疑：同意。实际持股比例约30%（2023年报），56%可能是混淆了投票权与持股比例。\n补充验证：无反例。\n置信度调整：维持 88%\n\n【视角 3：综合裁判】\n事实 1：魏建军是长城汽车创始人\n最终判定：✅ 正确\n最终置信度：90%\n判定理由：视角1和视角2均确认，来源可靠。\n\n事实 4：魏建军持有公司56%股份\n最终判定：❌ 错误\n最终置信度：88%\n判定理由：视角1和视角2均确认错误，正确持股比例约30%。\n\n🔍 验证结果：部分正确（70分）\n\n✅ 正确的事实：\n  • 魏建军是长城汽车创始人（置信度：90%）\n  • 魏建军1964年出生（置信度：85%）\n  • 魏建军现任董事长（置信度：95%）\n\n❌ 错误的事实：\n  • 魏建军持有公司56%股份（置信度：88%）\n    正确应为：约30%（2023年财报数据）\n\n📊 多视角验证摘要：\n  • 视角1（严谨核查员）：发现持股比例错误\n  • 视角2（质疑者）：确认错误，补充了投票权与持股比例的区分\n  • 视角3（综合裁判）：综合双方意见，维持错误判定\n\n📊 一致性检测：通过\n📚 参考来源：Wikipedia、长城汽车2023年报、新浪财经\n```\n\n### 示例2：文章/论点验证（模式B）\n\n**用户输入（中文）：**\n```\n/别瞎说\n比亚迪2024年销量400万辆，已经超过特斯拉成为全球第一，\n王传福是比亚迪创始人，公司成立于1995年，总部在深圳。\n```\n\n**输出：**\n```\n【原子事实分解】\n1. 比亚迪2024年销量400万辆\n2. 比亚迪已经超过特斯拉成为全球第一\n3. 王传福是比亚迪创始人\n4. 比亚迪公司成立于1995年\n5. 比亚迪总部在深圳\n\n【视角 1：严谨核查员】\n事实 1：比亚迪2024年销量400万辆\n判定：✅ 正确\n置信度：92%\n依据：比亚迪2024年年报披露销量约395万辆，400万为近似值\n\n事实 2：比亚迪已经超过特斯拉成为全球第一\n判定：⚠️ 无法验证\n置信度：—%\n依据：需明确比较维度（销量/市值/净利润），不同维度结果不同\n\n事实 3：王传福是比亚迪创始人\n判定：✅ 正确\n置信度：98%\n依据：比亚迪官网及公开资料一致确认\n\n事实 4：比亚迪公司成立于1995年\n判定：✅ 正确\n置信度：95%\n依据：比亚迪官方公司简介\n\n事实 5：比亚迪总部在深圳\n判定：✅ 正确\n置信度：99%\n依据：公开资料一致确认\n\n【视角 2：质疑者】\n事实 2：比亚迪已经超过特斯拉成为全球第一\n对视角1判定的质疑：同意「无法验证」的判定。\n补充验证：若按销量维度，比亚迪2024年销量确实超过特斯拉；但若按市值或净利润，结果可能不同。原陈述未明确维度，应判「无法验证」。\n置信度调整：维持「无法验证」\n\n【视角 3：综合裁判】\n事实 1：比亚迪2024年销量400万辆\n最终判定：✅ 正确\n最终置信度：92%\n判定理由：视角1和视角2均确认，年报数据支撑。\n\n事实 2：比亚迪已经超过特斯拉成为全球第一\n最终判定：⚠️ 无法验证\n最终置信度：—%\n判定理由：原陈述未明确比较维度，无法给出单一判断。\n\n事实 3：王传福是比亚迪创始人\n最终判定：✅ 正确\n最终置信度：98%\n\n事实 4：比亚迪公司成立于1995年\n最终判定：✅ 正确\n最终置信度：95%\n\n事实 5：比亚迪总部在深圳\n最终判定：✅ 正确\n最终置信度：99%\n\n🔍 验证结果：部分正确（82分）\n\n✅ 正确的事实：\n  • 比亚迪2024年销量400万辆（置信度：92%）\n  • 王传福是比亚迪创始人（置信度：98%）\n  • 比亚迪公司成立于1995年（置信度：95%）\n  • 比亚迪总部在深圳（置信度：99%）\n\n⚠️ 无法验证：\n  • 比亚迪已经超过特斯拉成为全球第一（原因：比较维度不明确）\n\n📊 多视角验证摘要：\n  • 视角1（严谨核查员）：大部分事实正确，发现\"全球第一\"表述不明确\n  • 视角2（质疑者）：确认\"全球第一\"无法验证，补充了多维度比较的说明\n  • 视角3（综合裁判）：综合双方意见，维持大部分判定\n\n📊 一致性检测：通过\n📚 参考来源：比亚迪官网、2024年年报、新浪财经、雪球\n```\n\n---\n\n## 文件结构\n\n```\nchecktruth/\n├── SKILL.md          # 本文件（核心，零配置）\n├── prompts/          # 提示词模板（可选，供参考）\n├── tests/            # 测试用例（可选）\n├── docs/             # 设计文档（可选）\n└── reference/        # 参考代码（可选，需外部API Key，非核心功能）\n```\n\n**核心功能零配置**：本 Skill 的所有核心验证逻辑均通过 `SKILL.md` 中的指令、\nWorkBuddy 内置 LLM 能力和 WebSearch 完成，**无需任何外部 API Key**。\n\n`reference/` 文件夹包含基于外部 LLM API 的参考实现（需自行配置 Key），\n**不是核心功能**，仅供开发者参考。普通用户无需理会此文件夹。\n\n### 关于多视角验证的说明\n\n本 Skill 的「多视角交叉验证」是通过 **LLM 角色扮演** 实现的：\n- 视角 1（严谨核查员）→ 模拟 GLM 的严谨风格\n- 视角 2（质疑者）→ 模拟 DeepSeek 的质疑风格\n- 视角 3（综合裁判）→ 模拟混元的综合平衡风格\n\n这是**零配置方案**，无需任何外部 API Key。\n如果需要**真正的多模型交叉验证**（调用 GLM/DeepSeek/混元/Kimi/MiniMax 等外部 API），\n请参考 `reference/` 文件夹中的脚本（需自行配置各模型 API Key）。\n\n---\n\n_版本：0.4 | 多视角交叉验证（零配置）| 触发词：英文 /checktruth，中文 /别瞎说_\n","tags":{"latest":"1.0.3"},"stats":{"comments":0,"downloads":373,"installsAllTime":14,"installsCurrent":0,"stars":0,"versions":3},"createdAt":1778342381486,"updatedAt":1778492888959},"latestVersion":{"version":"1.0.3","createdAt":1778392326389,"changelog":"v1.0.3 introduces multi-perspective cross-validation and provides optional reference code for real multi-model extension.\n\n- 新增“多视角交叉验证”流程，三轮不同角色（严谨核查员/质疑者/综合裁判）给出独立和综合判定\n- 输出内容增加每个视角的判定与理由，增加整体置信度的透明度\n- `reference/` 文件夹新增 Python 脚本，支持开发者自定义多模型外部接口（需手动配置API Key，非核心功能）\n- 明确区分核心零依赖用法与开发者可选代码，普通用户无需理会 `reference/` 文件夹\n- 文档/示例同步更新，反映新交叉验证流程和输出规范","license":"MIT-0"},"metadata":null,"owner":{"handle":"xuehengzhang10-hub","userId":"s176ra50ynkzjyandr44zyng6183k5aj","displayName":"NLMakes","image":"https://avatars.githubusercontent.com/u/266310996?v=4"},"moderation":null}