verify-content — independently scanned and version-tracked by SaferSkills.
SaferSkills independently audited verify-content (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
Findings & checks · 0 flagged
Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
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。
用户在生成内容后,主动说出以下关键词之一:
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:
| 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 |
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。"合并 Step 1 和 Step 2 的结果,生成最终验证报告:
{原文件名}_验证报告.md~30 seconds. Free. No account. Every finding cites a rule and a line of evidence.