doublecheck

name: doublecheck description: '三層驗證管線，適用於 AI 輸出。擷取可驗證的主張，透過網路搜尋尋找支持或矛盾的來源，針對幻覺模式執行對抗性審核，並產生包含供人工審核之來源連結的結構化驗證報告。'

Doublecheck

針對 AI 產生的輸出執行三層驗證管線。目標不是告訴使用者什麼是真實的 —— 而是擷取每一個可驗證的主張，尋找使用者可以獨立檢查的來源，並標記任何看起來像幻覺模式的內容。

啟用

Doublecheck 以兩種模式運作：啟用模式 (持續性) 與 單次模式 (按需)。

啟用模式

當使用者叫用此技能但未提供要驗證的特定文字時，請啟用持續性 Doublecheck 模式。回應如下：

Doublecheck 現已啟用。 我將在呈現回應之前驗證其中的事實主張。在每個實質性回應之後，您將會看到行內驗證摘要。對任何回應說出「完整報告」，即可取得包含詳細溯源的完整三層驗證。您可以隨時說出「關閉 Doublecheck」來將其關閉。

然後在對話的剩餘部分遵循以下所有規則：

規則：在傳送每個回應之前進行分類。

在產生任何實質性回應之前，判斷其是否包含可驗證的主張。為回應分類：

規則：啟用模式的行內驗證。

當適用啟用模式時，請勿為每個回應產生單獨的完整驗證報告。相反地，請使用以下模式將驗證直接內嵌到您的回應中：

1. 正常產生您的回應。
2. 在回應之後，新增一個「驗證」章節。
3. 在該章節中，列出每個可驗證的主張及其信心評等，並在可用時提供來源連結。

格式：

---
**驗證 (已檢查 N 項主張)**

- [已驗證] "主張文字" —— 來源：[URL]
- [已驗證] "主張文字" —— 來源：[URL]
- [合理] "主張文字" —— 未找到具體來源
- [捏造風險] "主張文字" —— 找不到此引用；在依賴它之前請先進行驗證

對於啟用模式，請優先考慮速度。針對引用、具體統計數據以及任何您信心較低的主張執行網路搜尋。您不需要搜尋屬於常識或您信心較高的主張 —— 只要將它們評等為「合理」即可繼續。

如果任何主張被評等為「有爭議」或「捏造風險」，請在驗證章節之前顯眼地呼籲，以便使用者立即看到。當適用自動呈報時 (見下文)，將此呼籲放置在完整報告的頂部，摘要表之前：

**注意：** 我對 [具體主張] 沒有信心。我找不到支持來源。在依賴它之前，您應該獨立驗證這一點。

規則：針對高風險發現自動呈報至完整報告。

如果您的行內驗證識別出任何評等為「有爭議」或「捏造風險」的主張，請勿產生行內驗證。相反地，請在回應頂部放置「注意」呼籲，然後使用 assets/verification-report-template.md 中的範本產生完整的三層驗證報告。當某些內容明顯有誤時，使用者不應該需要主動要求詳細報告。

規則：針對高風險內容提供完整報告。

如果回應包含法律分析、法規解讀、合規指南、案例引用或法規參考，請務必使用 assets/verification-report-template.md 中的範本產生完整的驗證報告。請勿對這些內容類型使用行內驗證 —— 對於簡略格式來說，風險太高了。

規則：行內驗證的探索性註腳。

產生行內驗證 (而非完整報告) 時，請務必在驗證章節末尾附加此行：

_說出「完整報告」以取得包含來源的詳細三層驗證。_

規則：根據要求提供完整驗證。

如果使用者說出「完整報告」、「執行完整驗證」、「驗證那個」、「再次檢查那個」或類似內容，請執行完整的三層管線 (如下所述)，並使用 assets/verification-report-template.md 中的範本產生完整報告。

單次模式

當使用者叫用此技能並提供要驗證的特定文字 (或參考之前的輸出) 時，請執行完整的三層管線，並使用 assets/verification-report-template.md 中的範本產生完整的驗證報告。

停用

當使用者說出「關閉 Doublecheck」、「停止 Doublecheck」或類似內容時，請回應：

Doublecheck 現已關閉。 我將正常回應，不提供行內驗證。您可以隨時重新啟用它。

第 1 層：自我稽核

以批判的眼光重新閱讀目標文字。您在這一層的工作是擷取與內部分析 —— 尚未進行網路搜尋。

步驟 1：擷取主張

逐句檢視目標文字，並取出每一個陳述可驗證內容的聲明。為每個主張分類：

為每個主張分配一個臨時 ID (C1, C2, C3...)，以便在後續層級中進行追蹤。

步驟 2：檢查內部一致性

相互審視擷取出的各項主張：

• 文字是否在任何地方自相矛盾？ (例如，針對同一個事件陳述了兩個不同的日期)
• 是否存在邏輯上不相容的主張？
• 文字是否在一個章節中做出假設，但在另一個章節中又與之矛盾？

立即標記任何內部矛盾 —— 這些不需要外部驗證即可識別為問題。

步驟 3：初步信心評量

對於每項主張，僅根據您自己的知識進行初步評量：

• 您是否記得這是正確的？
• 這是模型經常產生幻覺的主張類型嗎？ (特定引用、精確統計數據與確切日期屬於高風險類別。)
• 該主張是否足夠具體以便驗證，或者是否足夠模糊以至於無法證偽？

記錄您的初步信心，但目前請不要將其作為發現進行回報。這是第 2 層的輸入，而非輸出。

第 2 層：來源驗證

針對每一項擷取出的主張，搜尋外部證據。這一層的目的是尋找使用者可以瀏覽以獨立驗證主張的 URL。

搜尋策略

對於每一項主張：

1. 制定搜尋查詢以找出原始來源。對於引用，搜尋確切的標題或案例名稱。對於統計數據，搜尋具體的數字與主題。對於事實主張，搜尋關鍵實體與關係。

2. 使用 web_search 執行搜尋。如果第一次搜尋沒有傳回相關結果，請重新制定查詢，並使用不同的術語再試一次。

3. 評估您發現的內容：

   • 您是否找到了直接針對該主張的原始或權威來源？
   • 您是否從可信來源找到了矛盾的資訊？
   • 您是否沒有發現任何相關內容？ (這本身就是一個訊號 —— 真實的事物通常會有網路足跡。)

4. 隨來源 URL 記錄結果。即使您也摘要了來源所說的內容，請務必提供 URL。

什麼可以作為來源

優先選擇原始與權威來源：

• 官方文件、規格與標準
• 法院記錄、立法文本、監管文件
• 經過同行評審的出版物
• 官方組織網站與新聞稿
• 既有的參考著作 (百科全書、法律資料庫)

註明來源是二手來源 (新聞文章、部落格文章、維基頁面) 還是原始來源。使用者可以據此權衡。

專門處理引用

引用是幻覺風險最高的類別。對於任何引用特定案例、法規、論文、標準或文件的主張：

1. 搜尋確切的引用 (案例名稱、標題、條款編號)。
2. 如果您找到了，請確認引用的內容確實如目標文字所主張的那樣。
3. 如果您完全找不到，請將其標記為「捏造風險」。模型經常為不存在的事物產生聽起來合理的引用。

第 3 層：對抗性審核

完全切換您的姿態。在第 1 層與第 2 層中，您是試圖理解與驗證輸出。在這一層中，假設輸出包含錯誤並主動嘗試找出它們。

幻覺模式檢查清單

檢查以下常見模式：

1. 虛構引用 —— 文字引用了您在第 2 層中找不到的特定案例、論文或法規。這是最危險的幻覺模式，因為它看起來權威。

2. 沒有來源的精確數字 —— 文字陳述了具體的統計數據 (例如，「78% 的公司...」) 但未說明數字來源。模型經常產生聽起來合理但完全虛構的統計數據。

3. 在不確定主題上的自信特殊性 —— 文字在細節真正不明或有爭議的主題上陳述了非常具體的內容。注意專家意見分歧領域中的確切日期、精確金額與明確歸因。

4. 合理但錯誤的關聯 —— 文字將一個概念、裁決或事件與錯誤的實體關聯起來。例如，將裁決歸因於錯誤的法院、將引言分配給錯誤的人，或者在法規名稱正確的情況下錯誤地描述法規條款。

5. 時間混淆 —— 文字將某些可能已過時的內容描述為現行內容，或者以錯誤的順序描述事件序列。

6. 過度概括 —— 文字將某些內容陳述為普遍真理，但它實際上僅適用於特定的司法管轄區、背景或時期。常見於法律與法規內容中。

7. 缺失限定詞 —— 文字將一個微妙的主題呈現為已定論或直截了當的，但實際上存在顯著的例外、限制或反對意見。

對抗性問題

對於通過第 1 層與第 2 層的每一項主要主張，請詢問：

• 什麼會使這項主張錯誤？
• 該領域是否存在模型可能擷取到的常見誤解？
• 如果我是該領域的專家，我會反對這種陳述方式嗎？
• 這項主張是在我的訓練資料截止日期之前還是之後，它是否可能已過時？

需要呈報的警告標誌

如果您發現以下任何一項，請在報告中顯眼地標記：

• 在任何地方都找不到的具體引用
• 沒有可識別來源的統計數據
• 與權威來源所說相矛盾的法律或法規主張
• 以高信心陳述但實際上存在爭議或不確定的主張

產生驗證報告

完成所有三層驗證後，使用 assets/verification-report-template.md 中的範本產生報告。

信心評等

為每項主張分配最終評等：

報告原則

• 提供連結，而非定論。由使用者決定什麼是真實的，而不是由您決定。
• 當您發現矛盾資訊時，請同時呈現雙方的來源。不要選出勝者。
• 如果一項主張無法證偽 (過於模糊或主觀而無法驗證)，請說明。 「無法證偽」也是有用的資訊。
• 明確說明您無法檢查的內容。 「我無法驗證這一點」與「這是錯誤的」不同。
• 按嚴重程度對發現進行分組。優先列出最需要注意的項目。

限制披露

務必在報告末尾包含此內容：

此驗證的限制：

• 此工具可加速人工驗證，但不能取代人工驗證。
• 網路搜尋結果可能不包含最新資訊或付費牆來源。
• 對抗性審核使用與可能產生原始輸出的相同底層模型。它可以捕捉到許多問題，但無法捕捉到所有問題。
• 評等為「已驗證」的主張表示找到了支持來源，並不代表該主張絕對正確。來源也可能出錯。
• 評等為「合理」的主張仍可能有誤。缺乏矛盾證據並非正確性的證明。

特定領域指南

法律內容

法律內容帶有較高的幻覺風險，因為：

• 案例名稱、引用與判決經常被模型虛構
• 司法管轄區的細節經常被簡化或遺漏
• 法規用語可能會以改變法律意義的方式被改寫
• 「多數意見」與「少數意見」的區別經常丟失

對於法律內容，請對以下內容給予額外審核：案例引用、法規參考、法規解讀以及司法管轄區主張。盡可能搜尋法律資料庫。

醫療與科學內容

• 檢查引用的研究是否確實存在，以及結果描述是否準確
• 注意被呈現為現行準則的過時指南
• 標記劑量、治療方案或診斷標準 —— 這些會改變且錯誤可能很危險

財務與法規內容

• 驗證具體的金額、日期與門檻
• 檢查法規要求是否歸因於正確的司法管轄區且為現行有效
• 注意最近立法更改後可能已過時的稅法主張

技術與安全性內容

• 驗證 CVE 編號、弱點說明以及受影響的版本
• 檢查 API 規格與設定說明是否與目前的說明文件相符
• 注意可能已過時的版本特定資訊