关于 mandela
mandela 是一项审查技能,用于检查评估或实验是否依赖独立的外部真值。它识别泄漏模式并为每项发现提出独立性修正建议,不会改写实验。
主要功能
- 01检查八种验证泄漏模式
- 02梳理验证各组成部分
- 03仅报告触发的模式
- 04提出独立真值修正建议
- 05只读审查
适用场景
- 01检查评估是否存在循环评分
- 02确认消融是否移除了真实信号
- 03审查留出集标签是否共享标注池
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
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npx skills add https:/ / github.com/ lilmgenius/ paperthin --skill mandela安装后在 Claude Code 中输入/mandela确认已加载。
详细介绍
审计验证中是否存在泄漏:外部真实标签是否真的进入了验证,还是所有人都在确认一个无人独立得出的结果?
目标
这种现象名为 曼德拉效应——整个人群都 深信不疑地记得 一件从未独立发生过的事;存在泄漏的验证与之如出一辙。逐一检查以下 8 种模式。mandela 只检查一件事:验证是否独立,还是设计者、模型和评分者只是在彼此确认。
工作流
- 找出验证方式(评估 / 指标 / 实验 / 留出集 /“如何判断结果”)。指出它的组成部分——分别是什么充当模型、评分者、设计者和数据集。
- 提出核心问题:外部真实标签是否以独立的方式进入?
- 对照以下 8 种模式检查验证方式(有些模式只适用于特定组成部分,例如人类受试者或评分者);只报告触发的模式,并逐一注明名称。
- 针对每项触发的模式,给出引入独立真实标签的修正方法。
8 种泄漏模式
- 回忆,而非推理——复述记住的答案,而非实际推导答案;系统早已知道它本应计算出的结果。
- 零假设错误——消融实验去除了表面标签,却没有去除系统实际利用的底层信号,因此“对照组”仍然存在泄漏。
- 共同幻觉——两个组成部分相互验证,把循环论证报告成一个数字。
- 同义反复——评分者给自己划分的类别打分。
- 验证者 = 设计者——披着留出集外衣的私有、不可复现的方案。
- 共享样本池偏差——训练集和留出集来自同一个标注者样本池,因此两边都受到同一种偏差影响。
- 框架注入——问题直接把假设告诉受试者。
- 需求特征——受测者知道自己正在被测量。
规则
- 有一种容易被忽略、且会造成双重影响的细节:即使你对输出值进行了盲测,仍可能泄露收集方案。
- 只读——指出泄漏和独立性修正方法;不要重写实验。
- 对于高风险验证,你可以加入一名独立的全新上下文审计者(
N=1),只向其提供验证设计,不提供本次会话中的推理,让其盲审这套 8 种模式的分类法;默认方式仍是在同一会话中只读审计。
验证
对这次审计运行 mandela:
- 对你自己应用模式 #3–#5:你是否在给自己划分的类别打分(同义反复,#4)?验证者是否就是设计者(#5)?你的结论是否与设计本身的主张构成共同幻觉(#3)?
- 没有参与审计的读者,能否仅凭所引用的证据得出你的结论——这是否构成独立真实标签?
- 报告应指出根因,而不是罗列一长串问题。
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