article-fact-checker
逐段逐句鉴定一篇文章内容的真伪,拆解论证结构,对每个事实/推断节点做六维核查(逻辑正确性、结论可量化性、证据链完整性、证据是否捏造、证据可考证性、来源可信度),最后输出带原文定位的问题清单和置信度打分表。触发条件:用户提到"鉴别真伪"、"这篇文章可信吗"、"内容审查"、"事实核查"、"fact check"、"这段话是真的假的"、"帮我查一下这篇文章的漏洞"、"证据链完不完整"、"这个结论站得住脚吗"、"逐句检查"、"这篇报道靠谱吗",或者给出一篇文章/一段内容并希望知道"能不能信"、"哪里有问题"、"论证严不严密"。即使用户只说"帮我看看这篇文章有没有问题"或"这篇文章说的是真的吗",也应使用本 skill。输出为 Markdown 报告,保存到当前项目 markdown/ 目录。
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name article-fact-checker description 逐段逐句鉴定一篇文章内容的真伪,拆解论证结构,对每个事实/推断节点做六维核查(逻辑正确性、结论可量化性、证据链完整性、证据是否捏造、证据可考证性、来源可信度),最后输出带原文定位的问题清单和置信度打分表。触发条件:用户提到"鉴别真伪"、"这篇文章可信吗"、"内容审查"、"事实核查"、"fact check"、"这段话是真的假的"、"帮我查一下这篇文章的漏洞"、"证据链完不完整"、"这个结论站得住脚吗"、"逐句检查"、"这篇报道靠谱吗",或者给出一篇文章/一段内容并希望知道"能不能信"、"哪里有问题"、"论证严不严密"。即使用户只说"帮我看看这篇文章有没有问题"或"这篇文章说的是真的吗",也应使用本 skill。输出为 Markdown 报告,保存到当前项目 markdown/ 目录。 文章真伪鉴定 这个 skill 在做什么,为什么这么设计 逐字逐句核查是最耗时也最容易做偏的方式——如果不先搭结构,很容易把力气花在 "这句话写得挺有文采"这种无信息量的修辞句上,反而漏掉真正承载事实主张的关键句。 所以这个 skill 分两步走: 先拆结构,不先核查 :把文章还原成"结论 ← 分论点 ← 证据"的论证树,只标出 承载事实陈述或因果/推断主张的句子作为核查对象,纯描述、过渡、情绪煽动句只 标记类型,不逐条查真伪。这样能把工作量集中在真正需要核查的 20%~30% 的句子上。 对每个核查节点跑六维检验 ,而不是笼统给一个"可信/不可信"。六维分别对应 六种不同的造假/失实模式——逻辑断裂、结论空心化、证据链缺环、数据捏造、 孤证无法溯源、来源本身不可靠——混在一起打一个总分,用户没法知道问题到底出 在哪一环,也没法针对性地去核实。 打分用 取短板 而不是取平均:六维里任何一维出现严重问题(比如证据被证实是 捏造的),这个论证节点的综合置信度就应该被拉到很低,不能被其他维度的高分拉平—— 一篇文章"看起来逻辑严密、来源权威,但关键数据是编的",本质上比"逻辑略松散但 证据都真实"更危险,取平均会掩盖这一点。 第一步:拿到原文 用户直接粘贴文本:直接用。 用户给的是文件路径:纯文本/Markdown 直接读;docx/pdf/pptx 先用对应技能 (docx / pdf-reading / pptx)提取正文再继续,不要对着带格式标记的原始内容分析。 用户给的是 URL:用 web_fetch 抓取正文。 第二步:拆解论证结构 通读全文一遍,产出一张论证树,明确以下三类元素: 主结论 :文章最终想让读者相信/接受的核心主张。 分论点 :支撑主结论的中间层论点。 句子分类 :把文章里每一句/每一段拆成下面几类,并标注原文定位(第几段/ 引用原句片段): 事实陈述句 (可核查对象):有具体的人、事、时间、数字、机构。 因果/推断句 (可核查对象):从A推出B,包含"导致""因为""说明""证明" 这类连接词。 定性/评价句 :不含可验证事实,但构成文章的核心论点(比如"这项技术具有 革命性意义")——这类要单独处理,见第四步。 修辞/过渡/情绪句 :无实质信息量,不需要核查真伪,但如果煽动性明显, 在报告里提一句即可,不用展开。 只对前三类(事实陈述句、因果/推断句、定性/评价句)逐一进入第三、四步的核查。 第三步:对事实陈述句和因果/推断句做六维核查 对每一个核查节点,逐维打分(0-100)并写出依据: 维度 检查什么 常见问题信号 ① 逻辑正确性 形式层:有没有滑坡、稻草人、诉诸权威、幸存者偏差、相关当因果、以偏概全;结构层:论据支撑的到底是这句结论,还是一个"看起来差不多但范围不同"的结论 用"样本涨了30%"支撑"行业普遍上涨"这类偷换范围的手法最隐蔽,要重点看 ② 证据链完整性 先判断论证类型(演绎/归纳/类比/因果),再对照该类型该有的环节找缺口:因果论证缺"排除混淆变量、时间先后顺序、反例检验";归纳论证缺"样本量、样本代表性、选择性引用";类比论证缺"类比双方的关键相似点是否真的成立" 明确写出"缺了什么",不要只说"证据链不完整" ③ 证据是否捏造 反向搜索原始数据源(用 web_search);核对时间线是否自洽(事件时间/报道时间/引用时间有无矛盾);数字是否经得起量级估算(费米估算法,很多编造数据一算就露馅) 找不到原始出处、时间线矛盾、数量级明显不合理 ④ 证据可考证性 分三级标注:一手可核实(有链接/可查原始出处)、二手转引(只能查到"某人说")、无法溯源(孤证、匿名消息源、"业内人士透露") 级别越低,这一维分数越低 ⑤ 来源可信度 来源历史准确率、作者/来源与该结论是否有利益关联(利益相关方陈述天然降权)、该来源是否有过因类似内容被打脸的记录 用 web_search 查该来源过往报道的可信记录 ⑥ 综合置信度 不是六维平均,而是 取短板 (木桶原理):任一维严重偏低,综合分跟着拉低 证据链断了一环,逻辑再漂亮也不该给高分 需要外部核实的地方(原始数据源、时间线、来源历史记录)主动用 web_search / web_fetch 去查,不要凭训练知识臆断,也不要因为"这个说法很常见"就默认为真。 第四步:定性/评价句的替代检验(不可量化结论怎么判断真伪) 定性结论没法用数字验证,但可以用三条替代路径: 可证伪性测试 :这个结论如果是假的,世界应该长什么样?如果作者举不出 "什么情况下这个结论会被推翻",标记为"不可证伪,存疑"。 内部一致性测试 :这个定性结论和文章里其他可量化的事实是否矛盾?矛盾就是 造假或逻辑断裂的信号。 同行共识锚定法 :用 web_search 把这个定性结论放到该领域公开的专家共识/ 综述文章里比对,标注它是"共识观点""少数派观点"还是"孤例主张"三者之一, 在打分里体现——共识观点即使无法精确量化,可信度权重也应高于孤例主张。 第五步:汇总打分与问题清单 产出一张表,每行对应一个核查节点: 序号 原文定位(段落/引用片段) 类型 ①逻辑 ②证据链 ③是否捏造 ④可考证性 ⑤来源可信度 综合置信度(取短板) 问题说明 问题说明要具体到"缺了什么/矛盾在哪/查不到出处",不能只写"存疑"。 第六步:输出 Markdown 报告 保存到当前项目的 markdown/ 目录(没有就创建),文件名格式: markdown/真伪鉴定-<文章标题或简短标识>.md 报告结构: # 文章真伪鉴定报告:<标题> ## 结论摘要 一句话总结:这篇文章整体可信度如何,最大的问题出在哪一环。 ## 论证结构 - 主结论:... - 分论点: 1. ... 2. ... ## 核查节点明细表 (第五步的表格,全部核查节点) ## 定性结论核查 (第四步涉及的定性/评价句,逐条给出可证伪性/一致性/共识锚定的判断) ## 未核查内容说明 (修辞/过渡/情绪句的简要说明,不用逐条展开) ## 总体置信度 | 项目 | 结果 | |---|---| | 核查节点总数 | N | | 高置信度(≥80) | N | | 中等置信度(40-79) | N | | 低置信度(<40,需重点关注) | N | | **文章整体可信度判断** | 高 / 中 / 低,附一句话理由 | 存完文件后用 present_files 呈现报告,简短说一句结论(整体可信度+最大问题点), 不用把报告内容在对话里重复一遍。 边界情况 文章很长(超过几千字) :可以按小节分批处理论证树和核查表,但最终汇总成 一张完整的核查节点表,不要拆成多个文件。 纯观点性文章(几乎没有事实陈述) :核查重点转向第四步的定性检验和第一步 的逻辑检验,提前跟用户说明"这篇文章事实性内容较少,核查会以逻辑严密性和 论点一致性为主"。 用户只想查某一段/某几句,不是全文 :可以只对用户指定的部分走完整流程, 但仍要先看一眼上下文,确认这段话在全文论证结构里的位置,避免断章取义式核查。 核查过程中发现证据造假的确凿证据 :直接在问题说明里明确指出,不要因为 "不确定意图是不是恶意"而弱化措辞,但也不要过度延伸推测作者动机——只说 "证据与可查证的原始来源不符"这类事实层面的判断,不做诛心之论。
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该技能未提供触发词。
下载的 .skill 包内含以下字段。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| format | 格式标识(skill/v1) |
| skill_id | 技能唯一 ID |
| name | 技能名称 |
| version | 版本号 |
| description | 技能描述 |
| category | 所属分类(数组) |
| trigger_words | 触发词列表 |
| tags | 标签列表 |
| source | 来源标识 |
| source_url | 来源链接(本页地址) |
| exported_at | 导出时间(每次下载生成) |
| system_prompt | 系统提示词正文 |
| model_config | 模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | 示例 |
| install_guide | 各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架) |