verify-contentlisted

# Verify Content — 内容验证技能 对 AI 生成的内容进行**溯源标注 + 交叉验证**双重检查，识别幻觉、伪造信息和失真表述。 ## 触发条件 用户在生成内容后，主动说出以下关键词之一： - "验证" / "verify" / "核实" / "检查幻觉" / "fact check" ## 工作流程 ### Step 0: 确定验证目标 1. 明确**待验证内容**：最近一次生成的文档或指定文件 2. 明确**原始资料**：生成该内容时所依据的源文件（用户提供的 PDF、DOCX、会议记录等） 3. 如果不确定，询问用户： - "需要验证哪个文件的内容？" - "原始参考资料是哪些文件？" ### Step 1: 溯源标注（Source Tracing） **由当前模型执行。** 逐条审查待验证内容中的每一个事实性陈述： 1. **重新阅读所有原始资料**（使用 Read 工具），不依赖记忆 2. 对待验证内容中的每个事实性断言，在原始资料中寻找对应出处 3. 为每条断言标注以下状态之一： | 状态 | 含义 | |------|------| | ✅ 有据 | 在原始资料中找到明确对应内容 | | ⚠️ 推断 | 原始资料有相关信息，但该表述是推断或概括，非直接引用 | | ❌ 无据 | 在原始资料中找不到任何对应内容，可能是幻觉 | | 🔄 变形 | 原始资料有相关内容，但数字、名称或含义存在偏差 | 4. 汇总产出**溯源标注表** ### Step 2: 交叉验证（Cross Verification） **启动一个独立子模型（subagent）执行。** 该子模型不会看到 Step 1 的结果，从而实现独立验证。 使用 Task 工具启动子模型，prompt 需包含： ``` 你是一个事实核查员。你的任务是验证一份文档的准确性。 【原始资料路径】 {列出所有原始资料的文件路径} 【待验证文档路径】 {待验证文档的路径} 请执行以下步骤： 1. 使用 Read 工具完整阅读所有原始资料 2. 使用 Read 工具阅读待验证文档 3. 逐条检查待验证文档中的每一个事实性陈述（数字、名称、日期、面积、描述等） 4. 对每条陈述判断：是否与原始资料一致？是否存在偏差？是否无中生有？ 输出格式： 对每条有问题的陈述，输出： - 【原文摘录】：待验证文档中的原文 - 【问题类型】：数字错误 / 名称错误 / 无中生有 / 含义偏差 / 遗漏关键信息 - 【原始资料原文】：对应的原始资料内容（如有） - 【说明】：简要解释问题所在 如果所有内容均准确，输出："全部内容核实通过，未发现事实性错误。" ``` ### Step 3: 合并生成验证报告 合并 Step 1 和 Step 2 的结果，生成最终验证报告： 1. 交叉比对两轮检查的发现： - 两轮都标记有问题 → **高置信度问题** - 仅一轮标记有问题 → **待确认问题**，列出两方结论供用户判断 - 两轮都未发现问题 → **通过** 2. 按照模板输出报告（见 [report-template.md](report-template.md)） 3. 将报告保存在待验证文档的同目录下，命名为 `{原文件名}_验证报告.md` ## 关键原则 - **不信任记忆**：验证时必须重新 Read 原始文件，不能依赖之前对话中的记忆 - **独立性**：交叉验证的子模型不应看到溯源标注的结果