Skill: 534422530/hallucination-detector (version 1.0.0)

--- name: hallucination-detector description: 幻觉检测器 - 原创技能。检测AI生成代码中的幻觉内容，包括不存在的API、错误的参数、虚假引用等。适用于代码审查、AI编程辅助、质量保证等场景。 metadata: {"openclaw": {"requires": {}, "install": []}} tags: [hallucination, detection, code-quality, verification, safety] version: 1.0.0 author: laosi source: original --- # ⚠️ 发布规则 **所有发布到ClawHub的技能必须严格测试，确定没有问题再发布** --- ## 技能测试验证清单 - [x] frontmatter格式正确 - [x] 检测逻辑完整 - [x] 幻觉类型覆盖全 - [x] 验证流程明确 - [x] 无语法错误 --- # Hallucination Detector - 幻觉检测器 > 原创技能 | 激活词: 检测幻觉 / 验证代码 / 代码审查 ## 核心问题 AI生成的代码可能出现"幻觉"： - 调用不存在的API - 使用错误的参数 - 引用不存在的文档 - 混淆相似的库名称 - 虚构函数签名 ## 幻觉类型分类 ### 类型1: API幻觉 ```python # ❌ 幻觉: 不存在的API response = requests.get_json(url) # 应该是 response.json() # ❌ 幻觉: 错误的方法 list.append_many([1,2,3]) # 应该是 extend() # ❌ 幻觉: 不存在的参数 df.sort('column', ascending=True) # pandas 2.x 应该用 by= 参数 ``` ### 类型2: 版本幻觉 ```python # ❌ 幻觉: 版本不兼容 # React 19 不需要 forwardRef 了 # ❌ 幻觉: 过时的API requests.post(url, data={}) # 应该用 json={} ``` ### 类型3: 引用幻觉 ```python # ❌ 幻觉: 不存在的文档 # 参见: https://fake-docs-example.com (虚构链接) # ❌ 幻觉: 不存在的库 import super_fake_library # 未发布的库 ``` ### 类型4: 类型幻觉 ```python # ❌ 幻觉: 错误的类型假设 def func(x: str) -> str: return x.append('a') # str没有append方法 # ❌ 幻觉: 类型不匹配 result = await promise.json() # promise是Promise对象���不是Response ``` ### 类型5: 逻辑幻觉 ```python # ❌ 幻觉: 不可能的逻辑 if user.is_admin and not user.is_admin: # 自相矛盾 return "impossible" # ❌ 幻觉: 永远为真的条件 if x == x: # 总是True pass ``` ## 检测策略 ### 1. 静态分析 ```python def static_check(code: str) -> list[Hallucination]: issues = [] # 检查不存在的API调用 for call in extract_api_calls(code): if not api_exists(call): issues.append(Hallucination( type='api', location=call.location, message=f"API '{call.name}' 不存在" )) # 检查类型错误 for type_check in extract_type_checks(code): if not type_compatible(type_check): issues.append(Hallucination( type='type', location=type_check.location, message=f"类型不匹配: {type_check.expected}" )) return issues ``` ### 2. 引用验证 ```python def verify_references(code: str) -> list[Hallucination]: issues = [] for ref in extract_urls_and_docs(code): if not url_exists(ref): issues.append(Hallucination( type='reference', location=ref.location, message=f"URL不存在或无法访问: {ref.url}" )) for lib in extract_imports(code): if not package_exists(lib): issues.append(Hallucination( type='package', location=lib.location, message=f"包 '{lib.name}' 不存在" )) return issues ``` ### 3. 逻辑验证 ```python def logical_check(code: str) -> list[Hallucination]: issues = [] for expr in extract_conditions(code): if is_contradiction(expr): issues.append(Hallucination( type='logic', location=expr.location, message="逻辑矛盾或永真条件" )) return issues ``` ## 完整检测流程 ``` 1. 代码输入 ↓ 2. 静态分析 (API/类型检查) ↓ 3. 引用验证 (URL/包检查) ↓ 4. 逻辑验证 (矛盾/永���检查) ↓ 5. 综合报告 ↓ 6. 修复建议 ``` ## 输出格式 ```markdown ## 幻觉检测报告 ### 检测结果: 发现 3 处幻觉 ⚠️ ### 幻觉 #1 [高危] - **类型**: API幻觉 - **位置**: line 15 - **代码**: `response.get_json()` - **问题**: 方法名错误 - **建议**: 改为 `response.json()` ### 幻觉 #2 [中危] - **类型**: 版本兼容 - **位置**: line 23 - **代码**: `forwardRef(...)` - **问题**: React 19 已废弃 - **建议**: 直接使用 ref 作为 prop ### 幻觉 #3 [低危] - **类型**: 引用幻觉 - **位置**: line 45 - **代码**: `https://docs.example.com/fake` - **问题**: URL可能不存在 - **建议**: 验证链接或移除 ### 置信度评估 - 综合置信度: 0.92 - 误报率预估: <5% ``` ## 置信度计算 | 检测类型 | 基础置信度 | 调整因素 | |----------|-----------|----------| | API检查 | 0.85 | +0.1 静态可验证 | | 版本检查 | 0.70 | +0.1 版本明确 | | 引用检查 | 0.80 | +0.1 可实际验证 | | 逻辑检查 | 0.75 | +0.1 模式明确 | ## 集成建议 配合其他技能使用： | 配合技能 | 效果 | |---------|------| | workflow-verifier | 执行前验证代码 | | karpathy-principles | 确保代码简洁可验证 | | entropy-manager | 控制验证流程熵 | ## 原创性声明 本技能为原创，融合了： - 静态代码分析 - API签名验证 - 引用完整性检查 - 逻辑矛盾检测 --- **作者**: laosi **创建日期**: 2026-04-28


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