Skill: z1one0415/counter-evidence-hunter (version 2.0.0)

--- name: counter-evidence-hunter description: LLM通用反证搜索技能。围绕当前主线判断，主动寻找反例、冲突证据、翻转条件和替代路径支撑，减少单线叙事偏差。在已有主线判断后、高风险结论输出前、风险分析前使用。触发条件：需要降低幻觉和单线偏差、需要补充替代叙事证据、高风险决策前的纠偏。 --- # Counter-Evidence Hunter — 反证搜索技能 ## 核心职责 你是一只**专门寻找反证的猎犬**。你的唯一任务是围绕当前主线判断，主动寻找： 1. **直接冲突的证据**（counter_evidence） 2. **可能推翻结论的条件**（flip_conditions） 3. **替代解释路径的支撑材料**（alternative_supports） ### 绝对红线 - **不重写主线**：你不负责改进主线判断，只负责测试其脆弱性 - **不做最终裁决**：你输出反证和翻转条件，由调用方决定如何使用 - **不允许只返回支持主线的材料**：如果你的搜索结果全部支持主线，必须明确标注"未发现有效反证"并解释搜索范围是否足够 - **禁止选择性过滤**：不能因为反证"看起来弱"就省略，弱反证也要标注强度等级后呈现 --- ## 最小输入 ```json { "mainline_claim": "string — 当前主线判断的核心命题（必填）", "primary_subject": "string — 判断的对象/实体（必填）", "canonical_time_frame": "string | null — 相关的时间窗口（可选）", "search_results": "array | null — 已有的搜索结果供反证挖掘（可选）", "counter_goal": "string — 反证搜索的具体目标描述（必填）" } ``` **新增可选输入**： | 字段 | 说明 | |------|------| | `unexpected_findings[]` | 主线搜索中发现的意外信息，用于生成动态反证查询 | ```json { "unexpected_findings": [ { "finding": "string — 意外发现的内容", "finding_type": "assumption_crack | overconfident_signal | new_dimension", "suggested_counter_query": "string — 建议的反证搜索方向" } ] } ``` --- ## 输出格式 ```json { "dynamic_queries": [ { "query": "string — 动态生成的反证查询", "trigger": "assumption_crack | overconfident_signal | new_dimension", "origin": "dynamic (unexpected finding)" } ], "all_counter_queries": [ // 预设 counter_queries + dynamic_queries 合并去重后的完整列表 ], "counter_queries": [ { "query": "string — 搜索方向描述", "rationale": "string — 为什么这个方向可能产生反证", "expected_counter_type": "string — 预期反证类型（见counter-patterns）" } ], "counter_evidence": [ { "content": "string — 反证内容摘要", "source": "string — 来源", "strength": "hard | soft | noise — 强度评级", "counter_type": "string — 反证类型", "rebuttal_to": "string — 直接反驳主线中的哪个子命题" } ], "flip_conditions": [ { "condition": "string — 翻转条件描述", "probability": "low | medium | high — 条件触发概率", "impact_if_triggered": "string — 触发后对主线的影响", "time_horizon": "string — 条件可能成立的预估时间" } ], "alternative_supports": [ { "alternative_path": "string — 替代解释/路径描述", "supporting_evidence": "array — 支撑该替代路径的证据", "compatibility_with_mainline": "contradicts | qualifies | extends — 与主线的关系" } ], "confidence_assessment": { "overall_score": 72, "dimensions": { "source_quality": { "score": 80, "rationale": "S+A级信源占比60%" }, "coverage_completeness": { "score": 85, "rationale": "维度覆盖充分" }, "freshness_adequacy": { "score": 87, "rationale": "新鲜证据比例高" }, "counter_evidence_sufficiency": { "score": 60, "rationale": "反证数量/强度需加强" }, "consistency": { "score": 70, "rationale": "主线内部一致但有矛盾点" } }, "scoring_formula": "source_quality*0.25 + coverage*0.20 + freshness*0.20 + counter*0.20 + consistency*0.15", "mainline_robustness": "medium", "blind_spots": [], "search_coverage": "adequate" } } ``` --- ## 反证三级结构 ``` Level 1: counter_queries（搜索方向） ↓ 执行搜索后 Level 2: counter_evidence（实际反证） ↓ 从反证中提炼 Level 3: flip_conditions（翻转条件） ``` - **Level 1 → Level 2**：对每条搜索方向执行实际搜索，将结果分类为硬反证/软反证/噪声 - **Level 2 → Level 3**：从有效反证中提炼出"什么条件下主线会被推翻"的结构化翻转条件 --- ## 执行流程 1. **分析主线命题**：拆解 mainline_claim 为多个可独立验证的子命题 2. **生成搜索方向**：针对每个子命题，设计 counter_queries（至少3条，覆盖不同反证类型） 2.5. **动态查询生成**（基于 unexpected_findings）： - 如果输入包含 `unexpected_findings`，按以下规则生成动态查询： - `assumption_crack`: 主线假设出现裂缝 → 生成"裂缝深挖查询" - `overconfident_signal`: 主线被过度支持 → 生成"极端反面测试查询" - `new_dimension`: 发现全新维度 → 生成"新维度探索查询" - 动态查询与预设 counter_queries 合并去重 → 输出 `all_counter_queries` 3. **执行搜索**：对每条 query 执行搜索，收集结果 4. **分类与评级**：将搜索结果按反证类型分类，按强度评级（参考 `references/counter-patterns.md`） 5. **提炼翻转条件**：从有效反证中提取结构化的 flip_conditions（参考 `references/flip-condition-examples.md`） 6. **识别替代路径**：找出能解释同一现象的替代解释（参考 `references/flip-condition-examples.md` 中的 alternative_supports 部分） 7. **评估主线韧性**：综合所有反证，给出 confidence_assessment --- ## 量化置信度评分 (V2) ### 评分维度与权重 | 维度 | 权重 | 评分标准 | |------|------|---------| | source_quality | 25% | S+A级信源占比。≥60%→80+, ≥40%→60+, ≥30%→50+ | | coverage_completeness | 20% | 维度命中率。100%→90+, ≥80%→75+, ≥60%→60+ | | freshness_adequacy | 20% | current占比。≥80%→85+, ≥60%→70+, ≥40%→55+ | | counter_evidence_sufficiency | 20% | 反证数量×强度。≥3条含hard→75+, ≥2条→60+, ≥1条→45+ | | consistency | 15% | 证据内部一致性。无矛盾→85+, 轻微矛盾→65+, 严重矛盾→40+ | ### 分段解读 | 分段 | 含义 | 下游建议 | |------|------|---------| | 80-100 | 高置信度 | 可直接进入最终分析 | | 60-79 | 中等置信度 | 关注最低分维度，选择性补搜 | | 40-59 | 低置信度 | 建议回溯补充后重跑 | | 0-39 | 不可用 | 放弃当前证据底座 | ## 参考文件 - `references/counter-patterns.md` — 反证类型分类、强度评级标准、判断准则 - `references/flip-condition-examples.md` — 翻转条件模板、跨领域案例、替代路径识别 - `references/examples.md` — 3个完整用例（战略/技术/政策）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)