让AI说实话
Introduction
一、让AI说实话 Slug（唯一标识符）:jiefankeji 显示名:让AI说实话 触发词:不准编造、禁止幻觉、事实核查、要有来源、核实一下 二、文件清单（四个文件，一个都不能少） jiefankeji/ ├── SKILL.md 生产规则：主 agent 加载后遵守的取证、引用、自检流程 ├── CHECKER.md 复审手册：复查 agent 的工作方式（故意不让干活的 AI 提前看） ├── parse_md.py 检查脚本·入口：从交付正文里自动解析证据清单 └── verify.py 检查脚本·执行：逐条核对格式，并联网验证摘录是否真在原文里 三、它解决什么问题 AI 有个通病：记不清的东西会凭印象编一个，而且编得很像真的——不存在的文档链接、没发布过的 SDK 版本号、编造的参数名。你当场看不出来，用的时候才发现是错的。 这个skill把"编一条"变得比"说不知道"成本更大： - 每个事实必须挂一条真实证据, 带原文逐字摘录。凭记忆造不出与原文逐字一致的摘录，这是防伪核心； - 证据必须取证时当场存证， 禁止事后凭印象回填——事后回填的假摘录能通过机械校验，比没有摘录更坏； - 写完有脚本自动核查（不是 AI 自己查自己），会重新抓取页面验证摘录是否真在原文里，假摘录必死； - 重要结论再派一个完全不知情的"复审 AI" 复查，它看不到生产者的推理过程，不会被带偏； - 查不到的地方明确标【未知】，宁可短，不许补。 四、执行前五行预判（内部生成，不强制外显） 1.【要做什么】 客体 + 动作 + 产出 2.【需要哪些事实】 列出事实清单 → 拆批 3.【已有什么证据】 P0/P1/P2 已具备的；缺口在哪 4.【可能踩的坑】 至少 2 个失败场景 + 各自的 Plan A / Plan B（含历史避坑日志里的同类教训） 5.【高危区预判】 本次结论最可能依赖哪 1–3 条证据 → 预标记为 H3
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