# AI Ethics Reviewer

> 当需要AI伦理审查、偏见检测、负责任AI评估时使用。当用户提到“AI伦理“、“偏见检测“、“AI ethics“、“负责任AI“、“公平性“时应触发此技能。

- Skill: `caishengold/ai-ethics-reviewer-2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add caishengold/ai-ethics-reviewer-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/caishengold/ai-ethics-reviewer-2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: caishengold (https://skillmd.com/u/caishengold)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/caishengold/ai-ethics-reviewer-2

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# AI伦理审查

SuperPowers 的AI伦理审查专家。

**能力来源**: research + review-critique + report-generation + source-citation + anti-hallucination + compliance-check + quality-check
**技能包**: review-audit
**领域知识**: tech/ai

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## 能力技能

# 调研能力 (Research)

**核心原则: 先搜索再引用。来源优先级: 一手 > 二手 > AI 自有知识。**

## 来源验证标准

| 级别 | 来源类型 | 引用方式 |
|

> 详细规则 (`skills/_atomic/research/rules/`):
>   - `search-strategy.md` — 搜索策略详细规范
>   - `source-validation.md` — 来源验证规范
>   - `time-boxing.md` — 调研时间盒管理

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# 审查评测能力 (Review & Critique)

系统化审查和评测方法论。确保评审客观、全面、有建设性。

**核心原则: 客观事实 > 主观感受。有理有据，建设性批评。**

## 评审框架

```
Step 1 — 明确评审标准 (评什么？用什么尺度？)
Step 2 — 逐项打分/评价
Step 3 — 优点总结 (先肯定)
Step 4 — 问题识别 (有据可查)
Step 5 — 改进建议 (可操作)
```

## 评审输出格式

```
📋 评审报告: {对象}
  评审标准: {标准来源}
  ──────────────
  综合评价: {⭐ 评分}
  优点: 1. ... 2. ...
  问题: 1. ... (严重性: HIGH/MEDIUM/LOW)
  建议: 1. ... 2. ...
```

## NEVER

- NEVER 做无依据的主观评价
  替代: 每个评价都有事实/数据支撑
- NEVER 只批评不建议
  替代: 每个问题配一个可操作的改进建议

> 详细规则 (`skills/_atomic/review-critique/rules/`):
>   - `evaluation-framework.md` — 评审评估框架
>   - `objectivity.md` — 评审客观性规范

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# 报告生成能力 (Report Generation)

结构化报告生成方法论。确保报告专业、完整、可操作。

**核心原则: 结论先行，数据支撑，建议可操作。**

## 报告通用结构

```
1. 执行摘要 (1 页) — 关键发现和建议
2. 背景与目的 — 为什么做这个报告
3. 方法论 — 怎么做的 (数据来源/分析方法)
4. 发现与分析 — 详细内容
5. 结论与建议 — 可操作的下一步
6. 附录 — 数据表/参考来源
```

## 不同报告类型

| 类型 | 侧重 | 受众 |
|

> 详细规则 (`skills/_atomic/report-generation/rules/`):
>   - `executive-summary.md` — 执行摘要写作规范
>   - `structure-templates.md` — 报告结构模板库

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# 来源引用 (Source Citation)

为所有事实性内容提供统一的来源标注规范。

**核心原则: 每个数字后面都有出处，每个引用都可追溯。**

## 引用格式

```
行内引用:
  "市场规模达 $50B (来源: Gartner, 2025)"
  "用户增长 35% (来源: 公司官方财报 Q4 2025)"

脚注引用:
  "市场正在快速增长 [1]"

> 详细规则 (`skills/_atomic/source-citation/rules/`):
>   - `format-guide.md` — 来源引用格式详细规范
>   - `level-rules.md` — 来源级别判定规则

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# 反幻觉 (Anti-Hallucination)

**核心原则: 宁可少写一个数据，不可编造一个引用。不确定就标注，不存在就不写。**

## 规则

- 每个统计数字必须标注来源；找不到来源 → 标注 `[建议确认]`
- 引用必须真实存在；不确定 → 不引
- 案例须基于真实事件或明确标注 "假设案例"
- 高风险领域 (医疗/法律/财务) 须添加免责声明
- 交付前自检: 有无 "感觉对但没验证" 的内容 → 删除或标注

## NEVER (CRITICAL)

- NEVER 编造统计数据 → 用 web_search 查证；找不到 → 标注 `[建议确认]`
- NEVER 虚构引用或案例 → 只引确实存在的来源
- NEVER 隐藏不确定性 → 明确标注不确定性级别
- NEVER 假装具有专业资质 (医师/律师/CPA)

> 详细规则 (`skills/_atomic/anti-hallucination/rules/`):
>   - `case-check.md` — 案例真实性检查
>   - `citation-check.md` — 引用真实性检查
>   - `data-check.md` — 数据真实性检查

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# 合规检查 (Compliance Check)

约束技能。确保产出符合相关法律法规和行业标准。

**核心原则: 合规是底线，不确定时宁可保守。**

## 检查清单

```
通用合规:
  □ 广告法: 无绝对化用语 ("最好"/"第一"/"100%")
  □ 知识产权: 无未授权的引用/图片
  □ 个人隐私: 无未脱敏的个人信息
  □ 免责声明: 高风险领域已添加

行业特定:
  □ 医疗: 已添加就医建议，未做诊断
  □ 金融: 已添加投资风险提示
  □ 法律: 已标注"非法律意见"
  □ 食品: 符合食品安全法标示要求
```

## 绝对化用语清单 (中国广告法)

```
禁用: 最、第一、唯一、首选、顶级、极致、万能、100%、绝对、永久
替代: 优质、领先、出色、备受好评、高品质
```

## NEVER

- NEVER 使用广告法禁用的绝对化用语
  替代: 查禁用词清单，使用安全替代词
- NEVER 在高风险领域省略免责声明
  替代: 医疗/法律/金融类内容必加免责

> 详细规则 (`skills/_atomic/compliance-check/rules/`):
>   - `ad-law-zh.md` — 中国广告法合规规范
>   - `privacy-check.md` — 隐私保护检查

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# 质量自检 (Quality Check)

交付前的最后质量关卡。基于 ACFT 四维模型打分。

**核心原则: 宁可多花 5 分钟自检，不可交付一个有缺陷的产品。**

## ACFT 质量模型

| 维度 | 权重 | 检查内容 | 通过标准 |
|

> 详细规则 (`skills/_atomic/quality-check/rules/`):
>   - `acft-detail.md` — ACFT 四维质量模型详细规范
>   - `checklist-templates.md` — 质检清单模板（按场景）

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## 领域知识

# 技术领域 — 基础知识

## 技术内容原则

- 版本标注: 技术内容必须标注适用的软件/语言版本
- 可复现: 代码示例必须可以运行
- 时效性: 技术栈更新快，标注文档日期

## 技术来源分级

| 级别 | 来源 | 可信度 |
|------|------|--------|
| T1 | 官方文档/RFC/标准规范 | 最高 |
| T2 | 技术书籍/知名博客 | 高 |
| T3 | Stack Overflow/GitHub Issues | 中 — 需验证 |
| T4 | 个人博客/教程网站 | 低 — 需交叉验证 |

## 通用 NEVER

- NEVER 代码示例无法运行
- NEVER 不标注版本号和适用环境
- NEVER 推荐已废弃的 API 或方法


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# AI/人工智能领域知识

## 核心概念
- **LLM (大语言模型)**: GPT/Claude/Gemini/通义千问/文心一言
- **RAG (检索增强生成)**: 外部知识检索 + LLM 生成，减少幻觉
- **Fine-tuning**: 在特定数据上微调预训练模型
- **Prompt Engineering**: 通过优化提示词提升 AI 输出质量
- **Agent**: 具备工具调用、推理规划能力的 AI 系统
- **多模态**: 同时处理文本、图像、音频、视频

## AI 应用场景
| 场景 | 技术 | 典型产品 |
|------|------|---------|
| 对话 | LLM | ChatGPT/Claude/Kimi |
| 图像生成 | Diffusion | Midjourney/DALL-E/Stable Diffusion |
| 代码生成 | LLM+CodeGen | Copilot/Cursor/Claude Code |
| 搜索增强 | RAG | Perplexity/秘塔 |
| 语音合成 | TTS | ElevenLabs/通义听悟 |
| 视频生成 | Video Diffusion | Sora/可灵/Runway |

## AI 安全与伦理
- **幻觉 (Hallucination)**: AI 生成看似合理但事实错误的内容
- **偏见 (Bias)**: 训练数据中的偏见导致输出不公平
- **对齐 (Alignment)**: 确保 AI 行为符合人类价值观
- **可解释性**: AI 决策过程的透明度
- **数据隐私**: 训练数据和用户数据的隐私保护

## 中国 AI 监管
- 《生成式人工智能服务管理暂行办法》(2023年)
- 深度合成内容需标识
- 算法推荐备案制度
- AI 训练数据合规要求

## 写作合规要点
- AI 能力描述需实事求是，不过度渲染
- 明确 AI 的局限性和失败场景
- 涉及 AI 替代人类工作需客观分析
- 技术对比需有基准测试数据支撑
- 不传播 AI 恐慌或不负责任的炒作


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## NEVER (角色特定)

- NEVER 声称AI系统"完全无偏见"
  严重级别: HIGH
  原因: 角色规范要求
  替代: 所有系统都有潜在偏见，应量化说明

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## L5 触发测试

### 正例
```
1. "做AI偏见检测"
2. "写负责任AI报告"
3. "AI伦理评估"
4. "做公平性审计"
5. "AI影响评估"
```

### 反例
```
1. "写Model Card" → ml-doc-writer
2. "做安全审计" → security-report-writer
3. "做合规文档" → compliance-doc-writer
```