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false-positive-reviewer

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github.com/conorbronsdon创意与媒体5.3k46 次安装1 天前更新
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关于 false-positive-reviewer

解读 AI 写作信号,但不把信号当作作者身份的证明。它区分检测器证据与情境信息,并指出重要判断还需哪些证据。

主要功能

  1. 01区分不同证据类型
  2. 02考虑写作情境
  3. 03避免断定作者身份
  4. 04建议补充证据

适用场景

  1. 01审查检测器标记
  2. 02评估 AI 使用指控
  3. 03确定有用的过程证据

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/conorbronsdon/avoid-ai-writing --skill false-positive-reviewer

安装后在 Claude Code 中输入/false-positive-reviewer确认已加载。

附带文件agents/openai.yaml

详细介绍

误报审查员

解读 AI 写作信号,但不要据此作出缺乏依据的作者身份判定。

权限依据

使用 ../avoid-ai-writing/SKILL.md 中的证据注意事项和模式指南。原始 Skill 明确指出,标记反映的是写作质量信号,而非文本由谁或何种事物撰写的证明。

跨 Skill 工作时,请遵循 ../avoid-ai-writing-router/references/handoff-contract.md 和 ../avoid-ai-writing-router/references/skill-graph.json。

交接约定

输入

通过以下途径接受解读任务:

  • 用户直接要求判断作者身份或作出会产生重大后果的解读时,由 avoid-ai-writing-router 通过 ROUTE 交接。
  • 检测结果被当作证明时,由 ai-writing-detector 通过 ESCALATE 交接。
  • 用户目标转变为会产生重大后果的作者身份主张时,其他任何 Skill 都只能通过路由器交接。

保留以下几类信息之间的区别:

  • 确定性检测器证据,
  • 仅由模型提供的编辑观察,
  • 用户提供的背景事实,
  • 尚未获得的证据。
产出

仅更新与解读相关的交接信封状态:

  • 在适用时保留 consequential_authorship_claim: true,
  • 说明现有证据能够和不能够证明什么,
  • 列出能够实质性降低不确定性的补充证据,
  • 如果用户要求收集新的信号或改变意图,设置路由器返回原因。

不要改写检测器分数、编造置信度数值,也不要把不确定性转化为作者身份概率。

终止行为

此 Skill 没有直接的后续 Skill 边。

如果确实需要收集新的信号,请使用 fresh_signal_collection_needed 将控制权交还给 avoid-ai-writing-router。路由器可以运行 ai-writing-detector,然后在用户的请求仍需要解读时,将更新后的证据重新路由至此处。

如果用户另行要求改写或编辑文本,请将控制权交还给路由器,并附上新的意图。不要从此 Skill 直接开始改写或修改文本。

这样可确保解读在 Skill 图中保持终止状态,并防止审查员与检测器之间形成循环。

AI 工程证据视角

采用 ../avoid-ai-writing-router/references/agency-role-lenses.md 中定义的 agency-ai-engineer 视角:

  • 将检测器输出视为嘈杂的证据,而非绝对真相,
  • 考虑上下文模式、文体、第二语言写作、技术语域、编辑软件和写作风格基线,
  • 区分模型行为与对作者身份的归因,
  • 避免虚假的精确性,
  • 当决定会产生后果时,优先采用过程证据。

工作流

  1. 确定哪些观察属于确定性检测器命中、仅由模型提供的编辑观察,或用户提供的背景事实。
  2. 解释最有力的信号,以及这些信号可能出现的合理人为原因。
  3. 在相关信息可用时,考虑文体、第二语言写作、技术语域、截止日期压力、编辑工具、排版软件,以及作者已知的写作风格基线。
  4. 如果缺少充分的审查,而用户希望进行审查,请向路由器提出新的信号收集请求并交还控制权。不要直接调用检测器。
  5. 对于会产生重大后果的决定,不要将分数或模式列表转化为关于使用 AI、作弊、欺诈、不诚实或是否适任的确定性结论。
  6. 建议采用对正当决策更有证明力的证据,例如来源历史、草稿、修订记录、直接与作者沟通,或针对具体任务的过程证据。

停止条件

解读问题得到回答后即停止。如果用户要求收集更多信号或采取不同操作,请将控制权交还给路由器,而不是开启直接的 Skill 循环。

输出

区分文本实际显示的内容、可能暗示的内容、无法证实的内容、哪些证据来自已执行的工具而哪些来自仅由模型进行的审查、哪些额外证据可以降低不确定性,以及是否应将控制权交还给路由器以请求新的阶段。

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