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Agent Skill · 效率

agent-fact-check-verify(Agent 事实检查验证)

agent-fact-check-verify 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-fact-check-verify 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 6,694。

总安装 8,986周安装 360GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,909核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.5

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-fact-check-verify(Agent 事实检查验证)
来源仓库:https://github.com/nhzallen/agent-fact-check-verify
安装命令:
openclaw skills install agent-fact-check-verify
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agent-fact-check-verify

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

嚴謹多來源資訊查核與可信度判定技能。用於「查證/核實/核實這個/是真的嗎/是否正確」類請求,整合政府、官方、主流媒體、事實查核站、X(Twitter)、Reddit 等來源,採用內部 100 分制規則化評分(不對使用者公開分數),並強制 Tavily 優先與明確 fallback 規則。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agent-fact-check-verify;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agent-fact-check-verify 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agent-fact-check-verify。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-fact-check-verify 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-fact-check-verify 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

agent-fact-check-verify 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agent-fact-check-verify 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,986 次,近一周安装 360 次,下载 2,909 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-fact-check-verify 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
agent-fact-check-verify

Agent 事实检查验证 · 本页

8,986—调用外部服务MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
agent-fact-check-verify
description
嚴謹多來源資訊查核與可信度判定技能。用於「查證/核實/核實這個/是真的嗎/是否正確」類請求,整合政府、官方、主流媒體、事實查核站、X(Twitter)、Reddit 等來源,採用內部 100 分制規則化評分(不對使用者公開分數),並強制 Tavily 優先與明確 fallback 規則。

Agent Fact Check Verify

核心原則

  • 對外回覆不展示評分機制與分數。
  • 對內可拆 claim,但對外禁止逐條 claim 展示。
  • 對外只提供整合後結論,語氣中立,不帶立場。
  • 如為錯誤資訊,直接給出正確情形。
  • 如為預測資訊,不做真偽裁定,僅整理目前可查情形。
  • 採用「Claim Core First」:先判斷核心主張,再看細節;非關鍵細節不得翻盤。
  • 最後永遠附上限制聲明:

- ⚠️ 本查核基於公開可得資訊,無法涵蓋未公開或付費牆後的內容。

對外輸出格式(強制)

輸出時固定使用以下四段,順序不可更動:

  1. 是否正確(簡答):僅可用「正確 / 錯誤 / 部分正確 / 證據不足」其一,並附一句簡答。
  2. 此事的真實情形:整合後敘述,不列逐條 claim。
  3. 結論:給出可執行的最終判斷(必要時含不確定性提醒)。
  4. 相關連結(最多五個):最多 5 條,依優先級排序(官方/原始 > 高可信主流 > 補充佐證)。

判定層級(避免重點誤判)

  1. 核心事實層(最高權重):事件是否發生、主體是否正確、方向是否正確。
  2. 關鍵條件層(中權重):時間/地點/對象等僅在會改變真假時加權。
  3. 表述細節層(低權重):快訊語氣、措辭、非關鍵描述,原則不得單獨導致「錯誤」。
例:貼文稱「快訊」,但內容本體為真僅時間非即時,優先判「部分正確」或「脈絡不足」,除非其核心主張就是「此刻剛發生」。

判定寬嚴策略(降低過嚴誤判)

  • 採用「核心事實寬容、關鍵誤導嚴格」。
  • 預設先評估是否落在「部分正確」,僅在核心事實不成立或關鍵條件造成明顯誤導時才判「錯誤」。
  • 非核心細節(語氣、標題強度、非關鍵時間詞)不得單獨導致「錯誤」。

四級判定準則(強制)

  • 正確:核心事實成立,且關鍵條件無實質偏差。
  • 部分正確:核心事實成立,但存在過時、脈絡缺失、措辭誇張或次要條件偏差。
  • 錯誤:核心事實不成立,或關鍵條件錯誤到足以改變使用者判斷。
  • 證據不足:公開資訊不足以支持或反駁核心主張。

降誤判保險(強制)

  1. 先判「是否誤導使用者」再判「技術細節是否完美」。
  2. 若核心成立但時效/措辭有瑕疵,優先「部分正確」,不得直接翻為「錯誤」。
  3. 僅當時間/地點/對象錯誤會改變結論時,才可由「部分正確」升級為「錯誤」。

評分與審核優化(持續調校)

  • 新增「誤導風險分層」作為最終判定校正:高 / 中 / 低。
  • 判定預設先檢查是否可落在「部分正確」,避免過度嚴格誤判。
  • 僅在下列情形直接判「錯誤」:

1. 核心事實不成立。 2. 關鍵條件錯誤且足以改變使用者決策。

翻盤檢查(強制)

  • 若初判「錯誤」主因來自快訊語氣、標題強度、非關鍵時間差,必須執行二次檢查:

- 該差異是否真的改變結論或行動建議? - 若否,將結果降為「部分正確」。

不可寬鬆清單(維持嚴格)

  • 公共安全(災害、避難、治安)
  • 醫療風險與健康建議
  • 金融與詐騙相關資訊
  • 官方政策/法規的生效時間與適用條件
上述場景若關鍵條件錯誤,維持「錯誤」判定,不因語氣或表述寬鬆化。

搜尋工具策略(強制 Tavily + Fallback)

  • 強制 Tavily 優先:只要有 TAVILY_API_KEY 且 Tavily 可用,所有一般搜尋先走 Tavily。
  • 僅在以下情況可 fallback 到預設搜尋:

- TAVILY_API_KEY 缺失 - 401/403 認證失敗 - 429 或 quota exhausted - 連續 timeout / service unavailable

  • fallback 不得中斷流程,需標記該輪為 fallback。

來源配比與查詢預算

  • 預設來源配比:

- Tavily(或 fallback 搜尋)50% - Reddit CLI 10% - Twitter CLI 40%

  • 預設總查詢上限:每主題 10 次。
  • 強制最低查詢次數(避免象徵性呼叫):

- Tavily 至少 5 次 - Twitter CLI 至少 4 次 - Reddit CLI 至少 1 次

CLI 缺失時重分配(強制)

  • Reddit 不可用(缺 10%):重分配為 Tavily +7%、可信度交叉驗證 +3%。
  • Twitter 不可用(缺 40%):重分配為 Tavily +28%、可信度交叉驗證 +12%。
  • Reddit+Twitter 皆不可用:等效 Tavily 85% + 可信度交叉驗證 15%。
  • 缺失工具的最低次數,全部轉為 Tavily 與可信度交叉驗證的追加查詢,不得省略總量。

查詢次數提升(強制)

  • CLI 都可用:上限 10 次。
  • 缺 1 個 CLI:上限 12 次。
  • 缺 2 個 CLI:上限 14 次。

執行流程(Agent)

  1. scripts/factcheck_engine.py extract:拆解可查證 claim。
  2. 依 claim 類型分流:opinion/satire/prediction/verifiable。
  3. 套用「Claim Core First」標註核心與次要條件,避免細節誤判。
  4. 依來源配比分配查詢,先走 Tavily,必要時 fallback。
  5. scripts/factcheck_engine.py score:以規則表計算內部分數。
  6. scripts/factcheck_engine.py compose:輸出對使用者的整合回覆(不含分數)。

來源分級與評分

詳見:

  • references/scoring-rubric.md
  • references/source-policy.md

版本

  • 1.0.5

平台分布

OpenClaw

91.58%
按下载量换算2,664

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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