Skip to content
Back to skills

Fact Check X Knowledge Compare

ASecurity

在本地把多个 AI 原始回答拆成原子知识点,区分直接答案与补充参考,对齐各平台主张、差异、所附依据和来源忠实性,并生成可视化中间报告。不调用可信搜索或任何外部模型 API,语义分析由当前运行载体完成。

  • 3 stars
  • 0 votes
  • 0 copies
  • 3 views
  • Added September 19, 2026
ai-agentspythonrustbashapi

Works with

  • claude code
  • api

Security analysis

A100/100

Pro scans all 11 files and shows the line behind each finding

Scanned September 23, 2026

npx -y skills add ASI2030/Fact-Check-X --skill fact-check-x-knowledge-compare --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Are you the author of Fact Check X Knowledge Compare?

Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.

Security grade badge for Fact Check X Knowledge Compare
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/asi2030-fact-check-x-knowledge-compare/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/asi2030-fact-check-x-knowledge-compare)

More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.

Download with Pro
SKILL.md
---
name: fact-check-x-knowledge-compare
description: 在本地把多个 AI 原始回答拆成原子知识点,区分直接答案与补充参考,对齐各平台主张、差异、所附依据和来源忠实性,并生成可视化中间报告。不调用可信搜索或任何外部模型 API,语义分析由当前运行载体完成。
license: Apache-2.0
---

# 知识点结构化对比

本技能是独立、可选的本地中间层。它回答“各家说了什么、哪里相同或不同、各自有没有依据、是否忠实于自己的依据”,不回答外部世界中谁最终正确。

当前承载技能的智能体(Codex、Claude Code 等)直接完成知识点拆解和语义判断。脚本只生成任务包、校验证据约束、标准化结构并渲染报告,不调用模型 API。

## 第一步:生成分析任务包

```bash
python3 scripts/knowledge_compare.py \
  --input <run>/results.json \
  --task-output <run>/comparison-task.json
```

阅读 `comparison-task.json` 后,由当前智能体写出 `comparison-analysis.json`。必须遵守:

- `comparison-task.json` 是自包含的紧凑工作集。阶段确认后严格按“读取任务包一次、写入分析一次、执行验收一次”完成,最多三次工具调用;不得读取技能源码、契约或完整 `results.json` 探路,也不得先打印或转储完整任务包。
- 任务包中的 `capturedText` 是从完整来源正文中选出的有界原文预览,便于一次完成来源判断;完整正文仍保存在 `results.json`,由程序在验收时校验并重建证据,智能体不得为取得全文额外展开任务。

- 合并所有成功平台中可独立核验的事实,每个知识点只表达一个事实变量。
- 原子性同时约束知识点和各平台 `claim`;原句包含多个独立义务、条件、对象、数值或后果时必须拆点,每个 `claim` 只保留当前事实,`answerExcerpt` 可以复用原句。
- 仅个别平台提出的实质新增事实也要单独成点,其他平台标为未覆盖;不得把新增事实并入宽泛知识点后借用深知晓锚点免查。
- 同一事实的不同数值或条件放在同一知识点下,不拆成两点。
- `direct` 采用最小充分原则:缺失后就没有直接回答用户明确所问内容;`reference` 是背景、提醒、延伸或相邻业务信息。问全国时省市案例、问城市时区县细项均属于补充参考,除非用户明确询问地区差异;只问条件/门槛/比例时,奖励、流程、电话等不进入直接答案。
- 每个平台逐点写明主张、所附依据和来源忠实性。
- 有显式引用标记的平台,只能使用该回答实际标出的来源;不得从未标出的来源中补证。
- 无显式引用标记的平台,才可以在该平台完整原始来源集合中寻找依据。
- 只使用原始答案采集阶段已捕获的 URL 与正文,不搜索、不换链、不引入外部事实。
- 若确认深知晓该知识点使用可信搜索且所附官方证据支持同一个原子事实,可声明 `trustedAnchor`;锚点只能覆盖该事实变量,超出部分必须另起无锚点知识点,由下游可信搜索核验。
- 同一知识点若普通深知晓和深度溯源各自附有支持其主张的官方原文,必须全部保留到 `trustedAnchor.claimEvidenceMap`;后续权威核验直接复用,不得因追加搜索未召回同一材料而降为证据不足。
- 顶层必须生成 `synthesisDraft`:`status` 固定为 `unverified`,正文基于全部相关知识点合并并保留冲突、条件和缺口,`basisKnowledgePointIds` 只能引用当前知识点。它是独立可交付的“综合草案(未核验)”,不能冒充权威最终答案。

## 第二步:验收并渲染

```bash
python3 scripts/knowledge_compare.py \
  --input <run>/results.json \
  --analysis <run>/comparison-analysis.json \
  --output <run>/comparison.json

python3 scripts/render_comparison.py \
  --results <run>/results.json \
  --comparison <run>/comparison.json \
  --output <run>/comparison.html
```

`comparison.html` 按实际平台数展示全部原始答案与来源、知识点对比概览和
“综合草案(未核验)”;下方展示逐知识点完整对照。

## 交付门禁

```bash
python3 tests/smoke_test.py
python3 "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/.system/skill-creator/scripts/quick_validate.py" .
```

数据形状见 [数据契约](references/contracts.md),分类和引用规则见 [验收标准](references/acceptance-criteria.md)。

Files in this skill

  • SKILL.md3.4 KB
  • agents/openai.yaml318 B
  • references/acceptance-criteria.md2.8 KB
  • references/contracts.md4.9 KB
  • scripts/common.py967 B
  • scripts/knowledge_compare.py50.1 KB
  • scripts/render_comparison.py20.4 KB
  • tests/deepseek_reference_faithfulness_test.py4 KB
  • tests/fixtures/comparison-analysis.json3 KB
  • tests/fixtures/results.json1.3 KB
  • tests/smoke_test.py60.3 KB

Attribution

Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.

Comments

Loading comments…

Newsletter

Get the weekly list of safe new skills, and the ones we pulled.