Cross-Verify Skill#

给定一段文字或数据，对其进行事实核查、偏见识别和逻辑分析，输出结构化的验证报告。

验证维度#

1. 事实核查（Fact Check）#

• 识别所有可验证的具体声明（数据、日期、百分比、名称、机构）
• 对每个声明进行核查：搜索可靠来源（官方数据、权威媒体、学术文献）
• 标注：✅ 已验证 | ⚠️ 无法确认 | ❌ 与事实不符
• 如果数据存疑，给出参考依据

2. 偏见识别（Bias Detection）#

检查信息来源和内容本身的潜在偏见：

• 来源偏见：信息来自哪里？是否有利益关联？是否是一手来源？
• 选择偏差：是否只选了有利证据？是否忽略了对立证据？
• 确认偏误：是否在强化某种既得观点？
• 语言倾向：用词是否带有情感偏向（"惊人"、"竟然"、"不过是"等）
• 标注： 来源偏见 | 选择性呈现 | 情感化语言 | 利益相关方

3. 逻辑漏洞（Logic Gaps）#

• 因果混淆（相关≠因果）
• 样本偏差（以偏概全）
• 稻草人（反驳弱化后的观点）
• 诉诸权威/情感
• 标注： 因果混淆 | 样本偏差 | 逻辑断层

4. 可信度评分（Credibility Score）#

对整体内容给出一个 1-10 的可信度评分：

评分含义9-10多方信源确认，无明显偏见，逻辑严密7-8基本可靠，有小问题或信息不完整5-6存在明显不确定性，需进一步核实3-4存在严重偏见或逻辑漏洞，可信度低1-2基本不可信，多处存疑或明显错误

评分要给出简要理由。

输出格式#

text

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🔍 交叉验证报告

📊 可信度评分：X / 10 [评分含义]

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✅ 已验证声明
- ...

⚠️ 无法确认的声明
- [声明] → 缺乏可靠来源/存疑
  参考：...

❌ 与事实不符
- [声明] → 实际为：...

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🧠 偏见标记
- [类型]：[具体内容]
- ...

🔗 逻辑漏洞
- [类型]：[具体内容]
- ...

📌 信息来源评估
- 来源：[来源名称]
- 利益关联：[有/无/不确定]
- 一手/二手：[判断]

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💡 总结建议
[1-2句话给出综合判断和补充建议]
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工作流程#

1. 提取声明 — 识别文本中所有具体声明（数据、事实、断言）
2. 并行核查 — 使用 web_search 搜索每个关键声明的可信度
3. 分析偏见 — 从来源、用词、证据选择角度扫描
4. 扫描逻辑 — 查找常见逻辑谬误
5. 综合评分 — 给出评分和总结

输出原则#

• 不回避：即使结论是"这段基本不可信"，也要直接说
• 有依据：每个标注都要有具体证据
• 区分层次：轻微问题、严重问题分开展示
• 有建设性：在总结里给出"如果要做实，需要补充什么"

适用边界#

触发：

• 用户主动粘贴文字/数据要求核查
• 用户说"有没有问题"、"可靠吗"、"有没有偏见"

不触发：

• 用户只是在问信息（不要求验证）
• 用户在写小说、诗歌等创作内容
• 纯娱乐/闲聊