前言¶
大模型寫報告、做 PPT、處理合同或 PDF 時，最常見的問題不是大模型不會寫，而是它會“編得像真的”：給一段看似有出處、有數據、有機構的引用，轉述時就把虛構內容當成事實。人工逐條覈對成本高，等你查完，彙報材料已經發出去了。下面介紹的 AI幻覺覈查器，就是把這個覈對過程交給 Skill 來做：把文檔裏的每一條引用拿出來，和事實出處逐條比對，給出可溯源的分類結果和按嚴重度排序的紅旗清單。
這是什麼¶
AI幻覺覈查器是一個面向報告、PPT、Word、PDF 等文檔的引用幻覺覈查 Skill，座標 @org-vc3t81nj/cite-hallucination-check-moways，版本 1.0.0，由博維管理諮詢發佈，來源標註爲 enterprise，分類爲 knowledge-management。它要解決的問題很集中：文檔中引用的來源是否真實可溯，是否存在編造拼湊，以及哪些引用無法覈實，需要人工繼續追。
核心功能¶
1、逐條引用覈驗。對文檔中的每一條引用單獨處理，而不是隻看整體文風或關鍵詞是否通順，目的是讓編造出處和拼接式引用能被單獨標記出來。
2、五類判定。官方簡介給出的是真實可溯、編造拼湊、無法覈實等五類，其中前三類的口徑是明確的：真實可溯表示引用有明確、可查證的來源；編造拼湊表示引用看起來完整但實際由虛構或拼接內容組成；無法覈實表示現有材料不足以確認來源真實性。另外兩類在抓取資料中沒有給出定義，使用前不要自行補全。
3、紅旗清單。按嚴重度輸出問題引用清單，便於優先處理高風險引用，而不是讓使用者從全量引用裏逐條翻找。
4、方法論來源。該 Skill 基於 GPTZero 五階段管線方法論。抓取資料只確認了這個方法論名稱，沒有展開各階段定義，因此本文不推斷具體步驟。
安裝與啓用¶
已抓取資料沒有提供可覈對的官方安裝命令、目錄路徑或配置字段。在確認前不要使用任何網上流傳的安裝腳本。
可用的入口是官方 SkillHub 頁面和 API 頁面：
SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/org-vc3t81nj/cite-hallucination-check-moways
API 頁面：https://api.skillhub.cn/org-vc3t81nj/cite-hallucination-check-moways
該 Skill 基於通用 SKILL.md 格式。它帶有 requires_api_key=false 標籤，按字面含義是不需要 API Key，但這不等於沒有運行依賴；在拿到實際 SKILL.md 內容前，不寫具體調用參數、工具名或配置文件。
典型用法¶
官方簡介給出的使用對象是報告、PPT、Word、PDF。可復現的最小流程是：
1、把待覈查文檔交給 AI幻覺覈查器；
2、逐條列出文檔中的引用；
3、對每條引用覈對事實出處；
4、按五類給出判定，並輸出按嚴重度排序的紅旗清單。
需要注意的是，這裏能確認的只有使用對象和核查目標。文檔預處理方式、引用抽取規則、來源檢索範圍、五類之間的判定邊界，以及紅旗清單的字段格式，抓取資料均未提供，需要在實際 Skill 文檔中確認後再接入流程。
適用場景與注意¶
適合先用於需要降低引用風險的正式文檔：諮詢報告、行業研究、產品方案、合規或評審材料、對外 PPT 和 Word/PDF 交付稿。對已經出現過虛構作者、虛構報告、拼接數據或無法溯源觀點的材料，它的定位是逐條排查和標記，而不是自動改寫全文。
使用時要注意幾點：
- 它核的是引用與事實出處之間的關係，不能替代對業務事實、模型參數或私有數據的最終確認。
- “無法覈實”不等於“一定錯誤”，只表示現有材料不足以確認；這類引用仍可能需要人工檢索、回溯原始來源或刪除。
- 五類判定的閾值和權重沒有公開，遇到邊界案例時不要只看結論，應保留引用原文和出處線索。
- 官方資料標註下載 982、安裝 0。這說明實際安裝量和驗證案例很少，團隊在採購或接入流程中應按新 Skill 做小範圍測試。
- 評分以抓取資料爲準：當前顯示爲 100000，不是 99891；下載量也以抓取資料的 982 爲準。兩者與不同時間點的頁面數據有關，引用時註明來源。
結尾¶
AI幻覺覈查器的價值不在“證明 AI 寫得好”，而在把引用風險變成可逐條複覈的清單：哪些引用真實可溯，哪些屬於編造拼湊，哪些暫時無法覈實。它適合放在文檔交付前的核查環節，而不是替代人工判斷。官方入口是 https://api.skillhub.cn/org-vc3t81nj/cite-hallucination-check-moways，頁面信息以 SkillHub 實際展示爲準。
