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Agent Skill · 效率

truth-seeking-fact-check(寻求真相 事实核查)

truth-seeking-fact-check 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。

truth-seeking-fact-check 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 4,524。

总安装 13,114周安装 541GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,285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
1.5.0

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:truth-seeking-fact-check(寻求真相 事实核查)
来源仓库:https://github.com/tangtaozhanshen/truth-seeking-fact-check
安装命令:
openclaw skills install truth-seeking-fact-check
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 truth-seeking-fact-check

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。

寻求真相事实核查用于对信息进行权威多源判定,支持链上存证和反馈优化。适用于 OpenClaw 中信息验证和事实核查任务。通过安装命令添加到 OpenClaw 后调用核查功能。安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发网络请求和链上操作。建议核验具体用法后再投入实际工作流使用。

truth-seeking-fact-check 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 truth-seeking-fact-check;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

    它需要需要联网,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

truth-seeking-fact-check 怎么安装?

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

truth-seeking-fact-check 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。

truth-seeking-fact-check 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

truth-seeking-fact-check 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。

truth-seeking-fact-check 用的人多吗?

公开数据是累计安装 13,114 次,近一周安装 541 次,下载 4,285 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。

truth-seeking-fact-check 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
truth-seeking-fact-check

寻求真相 事实核查 · 本页

13,114—需要联网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

Truth (求真) - AI事实核查技能

简介

AI Content Authenticity Verification Tool. 事实核查技能,6层深度核查(含区块链存证验证),元认知置信度输出,维度权重可配置,支持可选定时核查,识别AI幻觉、虚假信息,输出可信度评分和问题标注。完美适配2核2G环境,100%隐私保护。可简称truth/qiuzhen使用。

功能

  • ✅ 识别AI生成幻觉内容
  • ✅ 识别虚假信息和夸大宣传
  • ✅ 输出0-10可信度评分
  • ✅ v1.5.0新增:元认知置信度输出,模型告诉你对结论的确定程度(0-100%)
  • ✅ v1.5.0新增:维度权重可配置,自定义各维度权重,按需开关维度
  • ✅ v1.5.0新增:可选定时核查,默认关闭,配置后自动定时核查,变化超过阈值告警,适配2核2G资源约束
  • ✅ 标注问题句子,给出具体位置和原因
  • ✅ 提供改进建议
  • ✅ 区块链存证验证,验证公开链上内容哈希
  • ✅ 多数据源fallback,自动切换可用源
  • ✅ 评分维度明细输出,更透明
  • ✅ 适配2核2G环境,最大并发=2,不占用过多资源
  • ✅ 合规拦截敏感内容
  • ✅ 100%隐私保护:所有核查本地运行,不上传任何内容到外部服务器

隐私保护承诺

Truth (求真) 严格保护您的隐私: 1. 本技能完全运行在您自己的OpenClaw实例中,所有您核查的内容不会上传到任何外部服务器/开发者服务器,完全本地处理 2. 本技能不收集、不存储、不分享任何您的核查内容、个人数据 3. 所有功能均离线可用,不需要联网除了您本身模型需要的API调用(模型服务商按其隐私政策处理,本技能不转发数据 4. 开源可审计,代码完全开放,任何人可以验证隐私保护实现

安装

clawhub install tangtaozhanshen/truth-seeking-fact-check

使用

基础示例

from truth.main import TruthSkill
import json

# 初始化
checker = TruthSkill()

# 单篇文本核查
text = "地球是太阳系第三颗行星,围绕太阳公转。"
result = checker.check_text(text, output_format="json")
result_json = json.loads(result)

print(f"可信度评分: {result_json['credibility_score']}/10")
print(f"模型元认知置信度: {result_json['meta_confidence']}%")
print(f"结论: {result_json['conclusion']}")
print(f"问题句子: {result_json['problematic_sentences']}

自定义维度权重示例

from truth.main import TruthSkill

# 初始化,可在配置中指定维度权重
config = {
    "dimension_weights": {
        "来源匹配度": 0.5,
        "逻辑一致性": 0.2,
        "常识符合度": 0.2,
        "信息明确性": 0.1
    }
}
checker = TruthSkill(config)

# 或者单次核查指定权重
result = checker.check_text(text, weights={
    "来源匹配度": 0.6,
    "逻辑一致性": 0.2,
    "常识符合度": 0.15,
    "信息明确性": 0.05
})

开启定时核查示例

from truth.main import TruthSkill

# 初始化配置,开启定时调度
config = {
    "scheduler": {
        "interval_hours": 24,        # 默认每天一次,最小24小时
        "max_tasks": 10,             # 最大10个任务,控制资源
        "alert_threshold": 2,        # 分数变化超过2分才告警
        "max_concurrency": 2         # 最大并发,适配2核2G
    }
}
checker = TruthSkill(config)

# 启动定时调度
checker.start_scheduler()

# 添加定时核查任务
result = checker.add_timed_check("需要定期核查的文本", callback=my_alert_callback)

批量核查示例

安装

clawhub install tangtaozhanshen/truth-seeking-fact-check

使用

基础示例

from truth.main import TruthSkill
import json

# 初始化
checker = TruthSkill()

# 单篇文本核查
text = "地球是太阳系第三颗行星,围绕太阳公转。"
result = checker.check_text(text, output_format="json")
result_json = json.loads(result)

print(f"可信度评分: {result_json['credibility_score']}/10")
print(f"结论: {result_json['conclusion']}")
print(f"问题句子: {result_json['problematic_sentences']}")

批量核查示例

from truth.main import TruthSkill

checker = TruthSkill()
texts = [
    "水的化学式是 H2O",
    "OpenClaw 是 Google 开发的 AI 框架"
]
result = checker.check_batch(texts, output_format="json")
print(result)

区块链存证验证示例

from truth.main import TruthSkill

checker = TruthSkill()
# 文本包含 #blockchain:URL 格式会自动触发验证
text = "这则消息已上链存证 #blockchain:https://etherscan.io/tx/0x..."
result = checker.check_text(text)
print(result)

OpenClaw 技能调用示例

{
  "skill": "truth-seeking-fact-check",
  "params": {
    "text": "需要核查的文本内容"
  }
}

作者

tangtaozhanshen

许可

MIT-0

链接

<https://clawhub.ai/tangtaozhanshen/truth-seeking-fact-check>

平台分布

OpenClaw

88.28%
按下载量换算3,783

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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