Rumour Buster

谣言终结者。双引擎验证消息真假：中文搜索（kimi_search + multi-search-engine）+ 英文搜索（Tavily + multi-search-engine），交叉验证，溯源消息来源。首次使用自动运行 setup 配置。

Security Scan

功能与描述基本一致，但代码包含一个嵌入的 Tavily 开发 API key（会将查询发送到 api.tavily.com），并且首次自动运行 setup 会在用户家目录写入配置文件——这些实现细节带来隐私/凭据使用方面的风险，需用户确认。

Purpose & Capability

技能名与描述（中文+英文多引擎交叉验证）与包含的脚本和 setup 流程一致：有中文/英文搜索逻辑、setup 子技能用于检测并写入 ~/.rumour-buster-config、以及一个用于调用 Tavily 的脚本。总体能力与目的对齐，但 Tavily 集成会向外部 API 发送用户查询，这是功能上预期的。

Instruction Scope

SKILL.md 明确指示会自动运行 setup（首次使用）并生成 ~/.rumour-buster-config；setup.py 会与用户交互请求/接收 Tavily API Key 并把配置写入家目录。说明没有要求读取系统上与功能无关的文件或凭据，但自动运行 setup 和写配置是需要用户知晓的行为。

Install Mechanism

这是一个 instruction-first 技能（无安装规范），源码仅包含两个 Python 脚本和文档，没有远程下载或可执行安装步骤，风险较低。

Credentials

元数据不声明任何必需环境变量，但 scripts/tavily_search.py 使用 os.getenv('TAVILY_API_KEY') 并包含一个硬编码的默认 API key (tvly-dev-...)：如果用户未提供自己的 key，查询将使用这个嵌入 key 发往 api.tavily.com，带来隐私与凭据滥用风险。技能还引用（检测）~/.openclaw/workspace/skills 路径以判断依赖，写入 ~/.rumour-buster-config。总体请求的凭据与技能目的相关，但硬编码 key 与未声明的外部数据流是不成比例的风险点。

Persistence & Privilege

技能不会声明 always:true，也不会修改其他技能的配置；唯一的持久化是写入其自己的配置文件 (~/.rumour-buster-config)，这是与其功能一致的常见行为。

What to consider before installing

要点与建议： - 该技能会在首次运行时自动进入交互式 setup 并在 ~（家目录）写入 ~/.rumour-buster-config，确认你愿意在本机保存该配置文件。 - scripts/tavily_search.py 包含一个硬编码的 Tavily 开发 API key；如果你不提供自己的 key，查询将使用该内置 key 并把查询发送到 https://api.tavily.com，这可能导致隐私泄露或把你的查询记录到第三方。建议在环境中设置你自己的 TAVILY_API_KEY 或从代码中移除/替换默认键。 - 如果你担心数据外泄或凭据滥用：在安装前审阅 sub-skills/setup/setup.py 和 scripts/tavily_search.py，或在隔离环境里运行；也可以删除/覆盖硬编码默认 key 并只使用你自己的 key。 - 该技能要求已安装 api-multi-search-engine（通过路径检测），会建议用 clawhub 安装，这是与功能相符的依赖。 - 结论：功能上合理且与描述一致，但嵌入的默认 API key 和自动写配置的实现增加了隐私/凭据风险，安装前请评估并采取上面的缓解措施。

Rumour Buster - 谣言终结者

双引擎事实核查技能，结合中文多引擎搜索和英文深度搜索，实现全方位消息验证与溯源。

🚀 首次使用

首次使用时会自动运行 setup，配置搜索引擎：

🔧 Rumour Buster 初始化设置

1. 检查依赖（multi-search-engine）
2. 配置 Tavily API（可选，推荐）
3. 生成配置文件
4. 完成！

手动配置

如需重新配置，输入：

• setup
• 重新设置
• /rumour-buster setup

---

使用方式

验证消息

/验证 "某条消息内容"

验证网页

/验证 https://example.com/news/article

---

验证流程

┌─────────────────────────────────────────┐
│  第1次：中文聚合搜索                      │
├─────────────────────────────────────────┤
│  可用引擎（基于 setup 配置）：             │
│  • kimi_search（如果可用）                │
│  • 搜狗（multi-search-engine）            │
│  • 搜狗微信（multi-search-engine）        │
│  • 头条搜索（multi-search-engine）        │
└──────────────────┬──────────────────────┘
                   │
                   ▼
         ┌─────────────────┐
         │   中文结果汇总   │
         │  - 来源追溯      │
         │  - 最早出处      │
         └────────┬────────┘
                  │
┌─────────────────────────────────────────┐
│  第2次：英文深度搜索                      │
├─────────────────────────────────────────┤
│  可用引擎（基于 setup 配置）：             │
│  • Tavily（如果配置了 API）               │
│  • DuckDuckGo（multi-search-engine）     │
│  • Startpage（multi-search-engine）      │
└──────────────────┬──────────────────────┘
                   │
                   ▼
         ┌─────────────────┐
         │   英文结果汇总   │
         │  - 国际来源      │
         │  - 权威机构      │
         └────────┬────────┘
                  │
                  ▼
        ┌───────────────────────┐
        │      交叉验证分析      │
        │  • 中英文信息一致性    │
        │  • 可信度综合评分      │
        │  • 溯源：最早出处      │
        └───────────────────────┘

---

输出格式

# 🔍 谣言终结者验证报告

## 待验证信息
"消息内容"

## 🌐 使用的搜索引擎

### 中文搜索
- kimi_search ✓
- 搜狗 ✓
- 搜狗微信 ✓
- 头条搜索 ✓

### 英文搜索
- Tavily ✓
- DuckDuckGo ✓
- Startpage ✓

## 第1次：中文聚合搜索

### 来源追溯
- **最早出处**：xxx（时间、来源）
- **传播路径**：A → B → C

### 关键发现
...

## 第2次：英文深度搜索

### 来源追溯
- **国际最早报道**：xxx
- **权威机构表态**：WHO/CDC/...

### 关键发现
...

## 🔗 溯源结果

**信息源头**：
- 原始出处：[来源]
- 发布时间：[时间]
- 作者/机构：[名称]
- 可信度：[高/中/低]

**传播路径**：

[原始出处] → [媒体A] → [社交媒体B] → [到达用户]

## 📊 可信度评分

| 维度 | 中文 | 英文 | 一致性 |
|-----|:---:|:---:|:---:|
| 是否有报道 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 权威来源 | ... | ... | ... |
| 核心结论 | ... | ... | ... |

**综合评分：XX% - [判断结论]**

## 📌 结论与建议
[最终判断]

---
验证时间：YYYY-MM-DD HH:MM
搜索引擎：中文x个 + 英文x个
溯源状态：[成功/部分成功/失败]

---

技术实现

依赖检查（setup 阶段）

# 检查配置文件
CONFIG_FILE = ~/.rumour-buster-config

# 检查 multi-search-engine（必需）
if not check_multi_search_engine():
    error("请先安装 multi-search-engine")

# 检查 Tavily（可选）
tavily_config = load_tavily_config()

搜索执行（基于配置）

def search_chinese(query):
    """中文聚合搜索"""
    results = []
    config = load_config()
    
    # kimi_search（如果可用）
    if config["chinese"]["kimi_search"]["available"]:
        results.append(kimi_search(query))
    
    # multi-search-engine 中文引擎
    if config["chinese"]["multi_search_engine"]["available"]:
        engines = config["chinese"]["multi_search_engine"]["engines"]
        for engine in engines:
            results.append(search_with_engine(engine, query))
    
    return results

def search_english(query):
    """英文深度搜索"""
    results = []
    config = load_config()
    
    # Tavily（如果配置了 API）
    tavily = config["english"]["tavily"]
    if tavily["available"]:
        results.append(tavily_search(query, tavily["api_key"]))
    
    # multi-search-engine 英文引擎
    if config["english"]["multi_search_engine"]["available"]:
        engines = config["english"]["multi_search_engine"]["engines"]
        for engine in engines:
            results.append(search_with_engine(engine, query))
    
    return results

---

子技能

setup - 初始化设置

路径：sub-skills/setup/

功能：

• 检查依赖（multi-search-engine）
• 配置 Tavily API
• 生成配置文件

调用方式：

• 首次使用自动调用
• 手动：setup / 重新设置

---

文件结构

rumour-buster/
├── SKILL.md                      # 主技能定义
├── scripts/
│   └── tavily_search.py          # Tavily 搜索脚本
└── sub-skills/
    └── setup/
        ├── SKILL.md              # setup 子技能定义
        └── setup.py              # setup 执行脚本

---

配置示例

~/.rumour-buster-config：

{
  "setup_completed": true,
  "search_engines": {
    "chinese": {
      "kimi_search": {"available": true},
      "multi_search_engine": {
        "available": true,
        "engines": ["sogou", "sogou_wechat", "toutiao"]
      }
    },
    "english": {
      "tavily": {
        "available": true,
        "api_key": "tvly-xxxxx",
        "free_quota": 1000
      },
      "multi_search_engine": {
        "available": true,
        "engines": ["duckduckgo", "startpage"]
      }
    }
  }
}

---

使用示例

示例1：验证健康谣言

输入：

/验证 "柠檬水可以抗癌，比化疗强一万倍"

执行过程：

🔍 正在搜索中文来源...
  ✓ kimi_search
  ✓ 搜狗
  ✓ 搜狗微信
  ✓ 头条

🔍 正在搜索英文来源...
  ✓ Tavily
  ✓ DuckDuckGo
  ✓ Startpage

📊 交叉验证分析中...

输出：

# 🔍 谣言终结者验证报告

## 待验证信息
"柠檬水可以抗癌，比化疗强一万倍"

## 🌐 使用的搜索引擎
中文：kimi_search, 搜狗, 搜狗微信, 头条
英文：Tavily, DuckDuckGo, Startpage

## 🔗 溯源结果

**信息源头**：
- 原始出处：2017年国外邮件谣言
- 声称来源：美国巴尔的摩健康科学研究所（已辟谣否认）
- 传播路径：邮件 → 社交媒体 → 中文自媒体 → 朋友圈

**可信度**：极低 ❌

## 📊 可信度评分：5% - 虚假消息

## 📌 结论
该说法为虚假谣言。柠檬是健康水果，但不能抗癌...

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Rumour Buster - 双引擎交叉验证，溯源求真