# Logic Validator

> 前置逻辑校验工具，在给出答案前主动发现逻辑漏洞，用于商品推荐、报价、数据分析、预算匹配、单位换算和事实陈述等场景的合理性校验。 Use when: "商品推荐校验", "报价合理性检查", "数据分析一致性", "validate product price", "budget matching check", "单位换算核查", "逻辑漏洞发现", "factual statement validation". 前置校验而非事后补救，覆盖价格、真伪、需求匹配、数据一致性和单位换算五大维度。Cross-references: content-extractor, rss-feed, document-hub, smart-shopping. Built by UniqueClub 🌐 https://uniqueclub.ai

- Skill: `wulaosiji/logic-validator` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add wulaosiji/logic-validator`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/wulaosiji/logic-validator/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Finance & Business
- Author: wulaosiji (https://skillmd.com/u/wulaosiji)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/wulaosiji/logic-validator

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# Logic Validator

> 前置逻辑校验系统 - 在给出答案前，主动发现逻辑漏洞，而非事后补救。

## When to Use

Use this skill when:
- 进行商品推荐或报价前
- 生成数据分析报告前
- 预算与方案匹配性检查
- 单位换算可能出错时
- 需要验证事实陈述的准确性
- 任何可能涉及常识性错误的输出前

Do NOT use this skill if:
- 输出内容纯为主观观点
- 不涉及具体数值或事实判断
- 创意写作或艺术创作场景
- 用户明确要求快速回复（非关键决策）

Typical triggers:
- 「帮我推荐...」「300元预算买...」「分析这个数据」
- "Recommend a product", "Is this price reasonable?", "Analyze this data"
- 「这个报价合理吗」「检查一下逻辑」「验证一下方案」
- "Check my logic", "Validate this plan", "Budget matching check"

## Workflow

遵循六步推进法（探查→约束→证据→执行→验证→交付）完成操作。

1. **探查 (Probe)**
完整读取用户需求和待校验的输出，识别校验场景：
- 商品推荐
- 数据分析
- 方案建议
- 事实陈述

2. **约束 (Constrain)**
根据场景选择对应的校验项，设定不可降级的校验标准。受阻时换通道，不降级交付物。

3. **证据 (Evidence)**
每个校验结论必须来自市场常识、具体信源或可复现计算。价格校验参考市场合理区间，不凭印象判断。

4. **执行 (Execute)**
运行校验清单逐项检查，先给影响与结论，再给行动和必要证据。发现问题时标记并修正，或给出A/B/C多选项说明。

5. **验证 (Verify)**
用不同于生成路径的方式回读——交叉验证价格区间、单位换算结果和数据一致性。关键结论至少两个独立来源验证。

6. **交付 (Deliver)**
提供修正后的答案，明确标注"真品"vs"替代品"，给出预算内多个选项，提示潜在风险。

## Output

返回校验结果，包含：
- 校验通过/不通过的明确结论
- 发现的具体问题（如有）
- 修正建议或多选项方案
- 风险提示（如有）

## Guardrails

以下约束确保安全、可靠地使用本技能。

**Anti-patterns**
- NEVER 推荐明显低于市场价的商品而不标注风险
- NEVER 混淆"正品"和"仿品/替代品/风味"而不说明
- Do NOT 忽略单位陷阱（1kg vs 100g，元 vs 美元）
- Do NOT 在数据矛盾时不指出就直接输出

**Constraints**
- 校验基于公开市场常识，不保证实时价格
- 不替代专业鉴定（如奢侈品、艺术品真伪）
- 价格区间仅供参考，实际价格以平台为准
- 校验范围限于常识性错误，不覆盖所有专业领域

## Validation Checklist

**1. 价格合理性校验**
```
□ 商品价格是否符合市场常识？
□ 是否混淆了"正品"和"仿品/替代品"？
□ 是否考虑了品牌溢价 vs 普通品牌？
□ 是否有1kg vs 100g的单位陷阱？
```

**常见陷阱**：
| 场景 | 错误示例 | 正确认知 |
|------|---------|---------|
| 蓝山咖啡 | 1kg 200元 | 真蓝山1kg 500-1500元 |
| iPhone | 全新iPhone 15 3000元 | 官方价5999元起 |
| 茅台 | 飞天茅台500元 | 市场价2500-3000元 |
| 大闸蟹 | 阳澄湖1两蟹10元 | 正品2两蟹80-150元 |

**2. 真伪鉴别校验**
```
□ 是否区分了"真品"和"风味/拼配/替代品"？
□ 是否标明了原产地/认证标识？
□ 是否提醒了常见的假冒话术？
```

**常见话术陷阱**：
| 话术 | 实际含义 | 风险等级 |
|------|---------|---------|
| "XX风味" | 不是真XX，是调味 | 🟡 中等 |
| "XX拼配" | 可能含少量XX | 🟡 中等 |
| "XX同款" | 仿品 | 🔴 高 |
| "XX平替" | 替代品 | 🟢 低（如明说） |
| "XX品质" | 不是真XX | 🔴 高 |

**3. 需求-方案匹配校验**
```
□ 用户需求是否明确？
□ 预算是否匹配需求？
□ 方案是否在预算内？
□ 是否给出了多个选项？
```

**4. 数据一致性校验**
```
□ 不同来源数据是否一致？
□ 是否存在明显矛盾？
□ 时间戳是否合理？
```

**5. 单位换算校验**
```
□ 是否统一了单位？（kg vs g，元 vs 美元）
□ 是否计算正确？（单价=总价/数量）
```

## Quick Self-Check Process

```
用户提问 → 理解需求 → 生成答案
              ↓
        【前置校验】
              ↓
    1. 价格是否合理？（常识检查）
    2. 是否混淆真伪？（关键词检查）
    3. 需求预算是否匹配？（逻辑检查）
    4. 单位是否一致？（换算检查）
              ↓
    发现问题 → 修正答案 / 给出多选项
    无问题 → 发送答案
              ↓
        【附加说明】
    - 明确标注"真品"vs"替代品"
    - 给出预算内多个选项
    - 提示潜在风险
```

## Category-Specific Validation

**Coffee Products**
| 品类 | 1kg合理价格区间 | 认证标识 |
|------|----------------|---------|
| 真蓝山（Jamaica Blue Mountain）| 500-1500元 | CIB认证 |
| 蓝山风味拼配 | 100-300元 | 无 |
| 意式拼配豆 | 80-200元 | 无 |
| 精品单品豆 | 150-400元 | 产地证明 |

**Electronics**
| 产品 | 官方价 | 低于此价需警惕 |
|------|--------|--------------|
| iPhone 15 | 5999元起 | <5000元可能是二手/假货 |
| AirPods Pro 2 | 1899元 | <1200元可能是高仿 |
| MacBook Air M3 | 8999元起 | <7000元需验真 |

**Alcohol**
| 品类 | 合理价格 | 陷阱 |
|------|---------|------|
| 飞天茅台53度 | 2500-3000元 | <2000元必假 |
| 五粮液普五 | 900-1100元 | <700元需警惕 |
| 拉菲红酒 | 5000-数万元 | <1000元是假拉菲 |

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- **smart-shopping** — 信息来源：京东/淘宝实时价格查询和比价
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- **rss-feed** — 信息来源：获取市场动态和价格信息
- **document-hub** — 输出载体：生成校验清单文档

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