File contents Super Fact-Checker
识别声明 → 评估优先级 → 核查验证 → 标注结果
工作流程
内容 → 提取声明 → 分类(可核查/不可核查)
→ 排序(优先级)
→ 验证(找来源)
→ 标注(结果)
核心原则 :
只核查可核查的声明
影响大 + 可疑度高的先查
追溯到一手源
标注要明确,不模糊
第一步:提取和分类声明
可核查的声明
✅ 事实陈述:"特斯拉 2024 年交付量为 180 万辆"
✅ 数据引用:"根据 Gartner 报告..."
✅ 历史事件:"苹果于 2007 年发布 iPhone"
✅ 引用他人言论:"马斯克说过..."
不可核查的声明
❌ 观点/判断:"这是最好的解决方案"
❌ 预测:"明年市场将增长 50%"
❌ 主观感受:"用户体验很好"
❌ 模糊表述:"很多人认为..."
处理 :提取所有声明,标记哪些可核查、哪些不可核查。
第二步:确定核查优先级
优先级矩阵
可疑度高
可疑度低
影响大
🔴 必须核查
🟡 应该核查
影响小
🟡 应该核查
🟢 可选核查
可疑度信号
🚩 数字过于精确或过于整齐("正好 100 万")
🚩 来源模糊("研究表明"、"专家认为")
🚩 与常识或已知事实冲突
🚩 过于绝对的表述("唯一"、"首次"、"从未")
🚩 转述多次的信息
影响评估
高影响:核心论点、关键数据、决策依据
低影响:背景信息、举例说明、次要细节
第三步:核查验证
来源可信度层级
层级
来源类型
可信度
示例
1
官方一手源
⭐⭐⭐
财报、官方公告、法院文件
2
权威学术源
⭐⭐⭐
同行评审论文、官方统计
3
权威媒体
⭐⭐
NYT, WSJ, FT, 财新等
4
行业报告
⭐⭐
麦肯锡、Gartner(注意方法论)
5
普通媒体
⭐
一般新闻网站
6
自媒体/社交
⚠️
仅作线索,不可作为验证源
验证方法
数据类声明 :
找到原始数据源(财报、官方统计)
核对具体数字和单位
确认时间范围
引用类声明 :
找到原始出处(原文、原视频)
核对是否断章取义
确认说话人身份和语境
事件类声明 :
找到多个独立报道
交叉验证关键细节
注意时间线和因果关系
三角验证
关键声明需要 2-3 个独立来源交叉验证:
独立 = 不互相引用、不同机构、不同时间
若只有单一来源,标注"单源,待验证"
第四步:标注结果
标注体系
标注
含义
使用场景
✅ 已验证
找到可靠来源,信息准确
与一手源/权威源一致
⚠️ 部分验证
核心正确,细节有出入
数字略有偏差、表述不够精确
❓ 无法验证
找不到可靠来源
来源不明、信息过旧
❌ 有误
与可靠来源冲突
数据错误、事实错误
🔍 需进一步核查
重要但当前无法确认
需要专业知识或更多时间
输出格式
## 核查报告
### 摘要
- 总声明数:X 条
- 可核查:X 条
- 已核查:X 条
- 问题声明:X 条
### 核查结果
| # | 声明 | 结果 | 说明 |
|---|------|------|------|
| 1 | "特斯拉2024年交付180万辆" | ✅ | 与财报一致(来源:Tesla Q4 2024 财报) |
| 2 | "市场份额超过50%" | ⚠️ | 实际为47%(来源:XX报告) |
| 3 | "专家认为..." | ❓ | 未找到具体来源 |
### 建议修改
1. [声明 2]:建议改为"市场份额约47%"
2. [声明 3]:建议删除或补充具体来源
### 来源清单
- [来源1]: URL/引用
- [来源2]: URL/引用
关键原则
不要做
❌ 把"无法验证"当作"有误"
❌ 只找支持结论的来源(确认偏误)
❌ 用二手源验证二手源
❌ 忽略来源的利益相关性
要做
✅ 追溯到一手源
✅ 标注来源的可信度
✅ 说明核查过程
✅ 区分"事实错误"和"表述不精确"
1 --- 2 name: super-fact-checker 3 description: Super Fact-Checker 4 --- 5 # Super Fact-Checker 6 7 > 识别声明 → 评估优先级 → 核查验证 → 标注结果 8 9 --- 10 11 ## 工作流程 12 13 ``` 14 内容 → 提取声明 → 分类(可核查/不可核查) 15 → 排序(优先级) 16 → 验证(找来源) 17 → 标注(结果) 18 ``` 19 20 **核心原则**: 21 - 只核查可核查的声明 22 - 影响大 + 可疑度高的先查 23 - 追溯到一手源 24 - 标注要明确,不模糊 25 26 --- 27 28 ## 第一步:提取和分类声明 29 30 ### 可核查的声明 31 - ✅ 事实陈述:"特斯拉 2024 年交付量为 180 万辆" 32 - ✅ 数据引用:"根据 Gartner 报告..." 33 - ✅ 历史事件:"苹果于 2007 年发布 iPhone" 34 - ✅ 引用他人言论:"马斯克说过..." 35 36 ### 不可核查的声明 37 - ❌ 观点/判断:"这是最好的解决方案" 38 - ❌ 预测:"明年市场将增长 50%" 39 - ❌ 主观感受:"用户体验很好" 40 - ❌ 模糊表述:"很多人认为..." 41 42 **处理**:提取所有声明,标记哪些可核查、哪些不可核查。 43 44 --- 45 46 ## 第二步:确定核查优先级 47 48 ### 优先级矩阵 49 50 | | 可疑度高 | 可疑度低 | 51 |--|----------|----------| 52 | **影响大** | 🔴 必须核查 | 🟡 应该核查 | 53 | **影响小** | 🟡 应该核查 | 🟢 可选核查 | 54 55 ### 可疑度信号 56 - 🚩 数字过于精确或过于整齐("正好 100 万") 57 - 🚩 来源模糊("研究表明"、"专家认为") 58 - 🚩 与常识或已知事实冲突 59 - 🚩 过于绝对的表述("唯一"、"首次"、"从未") 60 - 🚩 转述多次的信息 61 62 ### 影响评估 63 - 高影响:核心论点、关键数据、决策依据 64 - 低影响:背景信息、举例说明、次要细节 65 66 --- 67 68 ## 第三步:核查验证 69 70 ### 来源可信度层级 71 72 | 层级 | 来源类型 | 可信度 | 示例 | 73 |------|----------|--------|------| 74 | 1 | 官方一手源 | ⭐⭐⭐ | 财报、官方公告、法院文件 | 75 | 2 | 权威学术源 | ⭐⭐⭐ | 同行评审论文、官方统计 | 76 | 3 | 权威媒体 | ⭐⭐ | NYT, WSJ, FT, 财新等 | 77 | 4 | 行业报告 | ⭐⭐ | 麦肯锡、Gartner(注意方法论) | 78 | 5 | 普通媒体 | ⭐ | 一般新闻网站 | 79 | 6 | 自媒体/社交 | ⚠️ | 仅作线索,不可作为验证源 | 80 81 ### 验证方法 82 83 **数据类声明**: 84 1. 找到原始数据源(财报、官方统计) 85 2. 核对具体数字和单位 86 3. 确认时间范围 87 88 **引用类声明**: 89 1. 找到原始出处(原文、原视频) 90 2. 核对是否断章取义 91 3. 确认说话人身份和语境 92 93 **事件类声明**: 94 1. 找到多个独立报道 95 2. 交叉验证关键细节 96 3. 注意时间线和因果关系 97 98 ### 三角验证 99 关键声明需要 2-3 个独立来源交叉验证: 100 - 独立 = 不互相引用、不同机构、不同时间 101 - 若只有单一来源,标注"单源,待验证" 102 103 --- 104 105 ## 第四步:标注结果 106 107 ### 标注体系 108 109 | 标注 | 含义 | 使用场景 | 110 |------|------|----------| 111 | ✅ 已验证 | 找到可靠来源,信息准确 | 与一手源/权威源一致 | 112 | ⚠️ 部分验证 | 核心正确,细节有出入 | 数字略有偏差、表述不够精确 | 113 | ❓ 无法验证 | 找不到可靠来源 | 来源不明、信息过旧 | 114 | ❌ 有误 | 与可靠来源冲突 | 数据错误、事实错误 | 115 | 🔍 需进一步核查 | 重要但当前无法确认 | 需要专业知识或更多时间 | 116 117 ### 输出格式 118 119 ```markdown 120 ## 核查报告 121 122 ### 摘要 123 - 总声明数:X 条 124 - 可核查:X 条 125 - 已核查:X 条 126 - 问题声明:X 条 127 128 ### 核查结果 129 130 | # | 声明 | 结果 | 说明 | 131 |---|------|------|------| 132 | 1 | "特斯拉2024年交付180万辆" | ✅ | 与财报一致(来源:Tesla Q4 2024 财报) | 133 | 2 | "市场份额超过50%" | ⚠️ | 实际为47%(来源:XX报告) | 134 | 3 | "专家认为..." | ❓ | 未找到具体来源 | 135 136 ### 建议修改 137 1. [声明 2]:建议改为"市场份额约47%" 138 2. [声明 3]:建议删除或补充具体来源 139 140 ### 来源清单 141 - [来源1]: URL/引用 142 - [来源2]: URL/引用 143 ``` 144 145 --- 146 147 ## 关键原则 148 149 ### 不要做 150 - ❌ 把"无法验证"当作"有误" 151 - ❌ 只找支持结论的来源(确认偏误) 152 - ❌ 用二手源验证二手源 153 - ❌ 忽略来源的利益相关性 154 155 ### 要做 156 - ✅ 追溯到一手源 157 - ✅ 标注来源的可信度 158 - ✅ 说明核查过程 159 - ✅ 区分"事实错误"和"表述不精确"
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Frequently asked questions How do I install the Super Fact Checker skill? Run npx skillmds@latest add richard0901/super-fact-checker in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.
What does the Super Fact Checker skill do? Super Fact-Checker It is listed under Coding & Dev Tools on SkillMD.
Is Super Fact Checker safe to use? This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.
Which AI agents work with Super Fact Checker? This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.
Is Super Fact Checker free to use? Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.
Who published Super Fact Checker? richard0901 (@richard0901) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.