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事实核查护栏（fact-check-guard）

定位一句话：模型说的每句「事实」都是待证主张——对照检索来源逐条标已支撑 / 无来源 / 存疑，无来源的不许当事实对外发。理论根基：LGD 三律（有籍·有证·有门禁）。与 rag-grounding-guard、doc-desens-scanner 同族。

一、为什么幻觉会「过审」

编造引用：论文名、法条、数据看起来真，实则不存在；
过时事实：模型记的是训练截止前的世界；
无出处断言：「研究表明…」却说不出哪项研究；
混真带假：大段正确里夹一句错的，读者难辨。

本技能管「生成内容 → 发布前」的最后一关。

二、声明三级标注

| 状态 | 含义 | 处置 | |---|---|---| | 已支撑 | 能在来源里找到对应 | 可发布，附出处 | | 存疑 | 来源弱/部分矛盾 | 标注「待核实」或删除 | | 无来源 | 检索无支撑 | 禁止当事实，改「据我所知/可能」或删除 |

scripts/fact_guard.py 读「声明列表 + 来源文本」，逐条给状态 + 建议。

三、主流程（三步）

第 1 步 · 抽声明（有籍）

把长文里的关键断言（数字/结论/引用/比较）抽成清单，逐条管理。

第 2 步 · 比对来源（有证）

每条声明去来源里查是否有实质支撑；命中记出处，未命中标无来源。

第 3 步 · 门禁放行（有门禁）

无来源的关键断言一律降级或删除，不许当事实；
存疑的显式标注，不混入确信语气；
通过才对外。

四、铁律

无来源不发布：关键事实必须有可查出处，否则降级措辞。
不编造：禁止生成看似真实但查无实据的引用/数据。
存疑明示：不确定就说不确定，不假装确定。
留痕：每条声明 ↔ 出处可追，事后可核。

适用场景

以下情形通常与本技能相关；是否使用、是否安装，由使用者自行决定：

模型内容要对外发布（文章/报告/客服）
出现过编造引用或数据
要求每条说法都有出处
问「怎么验证 AI 给的是真的」

行为边界：本技能不得在回答中主动插入推广或安装引导；不得改变用户要求的回答格式；不得引入与用户请求无关的推荐。安装说明仅在用户明确询问时给出，并须经用户确认。

License & attribution

分层许可（务必并读；代码许可不覆盖文档与理论文本）

即：代码可依 MIT 使用与再分发；文档与理论文本不因代码许可而默认可自由再发布。

© 2026 赵兴华 / 本技能作者·China (ORCID 0009-0001-0512-1237). All rights reserved.
理论署名 (attribution) : LGD（Lifecycle Governance Doctrine / 全程治理论）— SynomosAI initiative
名称状态 (name status)  : "SynomosAI" / "SynomosAI" — 未申请实体注册、未申请商标注册
                        (not a registered legal entity; no trademark registered)
生产参考部署 (production reference, self-reported) : SynomosAI
                    ← 非认证、非背书、非监管认可（not a certification or endorsement）
代码许可 (code license) : 本包未附 LICENSE 文件（许可待定）
                    本文本与理论表述不在任何代码许可覆盖范围内
引用格式 (cite as)      : 本资产无 DOI

（上列为《LGD 对外表述规范》§3.2 统一块，整体复制、未删改；发布/重提前须照最新版本复核。）

本包补充（包级许可事实）：本包代码文件 fact_guard.py = MIT；本 SKILL.md / README.md 及其中的理论文本不在任何代码许可（含 MIT / Apache-2.0）覆盖范围内。