本文档包含完整的模板、示例和配置，供 SKILL.md 引用。 版本：v4.0 - 增加行业最佳实践（CoVe、Adder Agent、Source Confidence Ratings、时效性优先级）
| 功能 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|
| Adder Agent | Multi-hop 研究 (arxiv.org/pdf/2510.14278) | 专门审计遗漏的独立 Agent |
| CoVe 四步验证 | Meta Research (arxiv.org/abs/2309.11495) | Chain-of-Verification |
| Source Confidence Ratings | Perplexity Deep Research | HIGH/MEDIUM/LOW/UNCERTAIN |
| 时效性优先级 | 用户明确要求 | Ralph 检查第一优先级 |
| Fail Safe 机制 | Defence in Depth | 超限后输出未验证列表 |
| 强制内联引用 | 用户反馈 | 报告正文每个声明必须有来源 |
| 教授完整性检查 | 实际案例（CS 189 遗漏教授） | 强制调研所有授课教授 |
| 等级 | 分数 | 标识 | 来源类型 | 使用建议 |
|---|---|---|---|---|
| A | 90-100% | 🟢 | 官方一手来源 | 直接使用 |
| B | 80-89% | 🟢 | 官方二手来源 | 可信，建议交叉验证 |
| C | 60-79% | 🟡 | 半官方/学术 | 需交叉验证 |
| D | 40-59% | 🟠 | 社区/用户生成 | 仅供参考 |
| F | <40% | 🔴 | 未验证/过时 | 不可用 |
🟢 A级 (90-100%): berkeley.edu, 课程官网, CalCentral, bCourses Syllabus 🟢 B级 (80-89%): classes.berkeley.edu, EECS Directory, Ed/Piazza 公告 🟡 C级 (60-79%): Berkeleytime, 教授个人页, 往年课程网站 🟠 D级 (40-59%): Reddit, Rate My Professor, Discord, 学生博客 🔴 F级 (<40%): 超过2年的信息, URL不可访问, AI推测
+10: 多源交叉验证 | +5: 7天内获取 | +5: URL可访问
-10: 超过30天 | -15: URL无法访问 | -20: 与其他来源冲突
借鉴来源: Perplexity Deep Research (93.9% SimpleQA 准确率)
| Rating | 标识 | 来源类型 | 验证方式 | 使用建议 |
|---|---|---|---|---|
| HIGH | 🟢 | 官方一手来源 | 直接访问验证 | 直接使用 |
| MEDIUM | 🟡 | 官方二手/半官方 | 间接验证 | 建议交叉验证 |
| LOW | 🟠 | 社区/用户生成 | 主观内容 | 仅供参考 |
| UNCERTAIN | 🔴 | 无法验证/已过时 | 验证失败 | 不可用 |
| Rating | 来源示例 |
|---|---|
| 🟢 HIGH | berkeley.edu, CalCentral, 课程官网 Staff 页面, bCourses Syllabus |
| 🟡 MEDIUM | classes.berkeley.edu, Ed/Piazza 公告, EECS Directory, Berkeleytime |
| 🟠 LOW | Reddit r/berkeley, RateMyProfessor, Discord, 学生博客, Course Hero |
| 🔴 UNCERTAIN | 超过30天未更新, URL 404, 需要登录但无法验证 |
## 📚 来源审计表
| # | 信息摘要 | 来源URL | URL验证 | Confidence | 获取时间 | 用户验收 |
|---|---------|---------|--------|------------|---------|---------|
| 1 | CS 189 教授 | https://eecs189.org | ✅ | 🟢 HIGH | 2026-01-27 10:30 | ⬜ |
| 2 | RMP 评分 2.6 | https://ratemyprofessors.com/... | ✅ | 🟠 LOW | 2026-01-27 10:35 | ⬜ |
| 3 | 学生评价 | https://reddit.com/r/berkeley/... | ✅ | 🟠 LOW | 2026-01-27 10:40 | ⬜ |
| 4 | 录播链接 | https://youtube.com/@... | ❌ 失效 | 🔴 UNCERTAIN | 2026-01-27 10:45 | ⬜ |
### Confidence 统计
- 🟢 HIGH: 5 个 (官方一手)
- 🟡 MEDIUM: 3 个 (官方二手/半官方)
- 🟠 LOW: 4 个 (社区来源)
- 🔴 UNCERTAIN: 1 个 (无法验证).research/task_plan.md
.research/versions/task_plan_v{X.Y}.md
# 调研任务计划 (PRD)
## 文档信息
- **版本**: v1.0
- **创建时间**: [YYYY-MM-DD HH:MM]
- **最后更新**: [YYYY-MM-DD HH:MM]
- **用户审批状态**: ⏳ 待审批 | ✅ 已审批 | 🔄 修订中
---
## 调研配置
- **执行模式**: [快速/Chrome/混合]
- **调研引擎**: [claude-deep/Cranot/自动]
- **Graphiti**: [启用/禁用]
- **预估主题数**: [N]
---
## 核心需求 (用户原始需求)
> 用户原话记录，保持原文不做修改
1. [需求1] - 原文
2. [需求2] - 原文
3. [需求3] - 原文
---
## 验收标准 (Acceptance Criteria)
### 原始需求验收
| # | 需求描述 | 验收条件 | 状态 | 来源要求 |
|---|---------|---------|------|---------|
| AC-1 | [需求1摘要] | [具体可验证条件] | ⏳ | 📌 [指定来源] |
| AC-2 | [需求2摘要] | [具体可验证条件] | ⏳ | 🔍 AI搜索 |
### 增量需求验收 (调研中发现)
| # | 需求描述 | 发现时间 | 用户确认 | 验收条件 | 状态 |
|---|---------|---------|---------|---------|------|
| AC-I-1 | [增量需求] | [HH:MM] | ✅/❌ | [条件] | ⏳ |
---
## 用户指定来源（📌 必须使用）
- 📌 [来源名称1] (URL) - [用途说明]
- 📌 [来源名称2] (URL) - [用途说明]
---
## 主题列表与进度
| # | 主题名称 | 状态 | 负责引擎 | Findings文件 | 最后更新 |
|---|---------|------|---------|-------------|---------|
| 1 | [主题1] | ⏳ 待开始 | - | - | - |
| 2 | [主题2] | 🔄 进行中 | claude-deep | findings/topic_2.md | HH:MM |
| 3 | [主题3] | ✅ 完成 | cranot | findings/topic_3.md | HH:MM |
状态图例：⏳ 待开始 | 🔄 进行中 | ✅ 完成 | ❌ 失败
---
## 幻觉记录 (Hallucination Log)
> 调研过程中发现的幻觉，写入此处防止重复
| # | 幻觉描述 | 发现时间 | 原因分析 | 防止规则 |
|---|---------|---------|---------|---------|
| H-1 | [描述幻觉内容] | [HH:MM] | [为什么产生] | [如何避免] |
### 幻觉防止规则
- ❌ 禁止：[从幻觉中学到的禁止行为]
- ✅ 应该：[正确做法]
---
## 版本历史
| 版本 | 时间 | 变更内容 | 变更原因 |
|------|------|---------|---------|
| v1.0 | [创建时间] | 初始版本 | 用户需求 |
| v1.1 | [时间] | 增加 AC-I-1 | 调研中发现新需求 |{
"version": "3.0",
"created_at": "YYYY-MM-DD HH:MM:SS",
"last_updated": "YYYY-MM-DD HH:MM:SS",
"prd": {
"file": ".research/task_plan.md",
"version": "1.0",
"user_approved": false,
"approved_at": null,
"versions_dir": ".research/versions/"
},
"phase": {
"current": "plan",
"completed": ["scope"],
"checkpoints": {
"phase_0": { "status": "completed", "timestamp": "..." },
"phase_1": { "status": "completed", "timestamp": "..." },
"user_approval_1": { "status": "pending", "timestamp": null },
"phase_2": { "status": "pending", "timestamp": null }
}
},
"config": {
"execution_mode": "fast|chrome|mixed",
"research_engine": "claude-deep|cranot|auto",
"graphiti_enabled": true,
"graphiti_group_id": "zero-hallucination-research"
},
"topics": [
{
"id": "topic_1",
"name": "主题名称",
"status": "pending|in_progress|completed|failed",
"engine": "claude-deep-research",
"findings_file": ".research/findings/topic_1.md",
"task_id": null,
"started_at": null,
"completed_at": null
}
],
"user_approvals": {
"prd_approval": {
"required": true,
"approved": false,
"approved_at": null,
"user_feedback": null
},
"source_audit_approval": {
"required": true,
"approved": false,
"approved_at": null,
"user_feedback": null
}
},
"ralph": {
"enabled": true,
"status": "idle|running|passed|failed|max_iterations",
"iteration": 0,
"max_iterations": 5,
"pass_threshold": 0.95,
"current_pass_rate": 0.0,
"entry_file": ".research/PROMPT.md",
"fix_file": ".research/@fix_plan.md",
"history": [
{
"iteration": 1,
"timestamp": "...",
"pass_rate": 0.6,
"failed_criteria": ["AC-1", "AC-3"],
"fix_actions": ["重新搜索来源", "交叉验证"]
}
]
},
"source_audit": {
"file": ".research/source_audit.md",
"total_sources": 0,
"user_verified": 0,
"pending_verification": 0,
"sources": [
{
"id": "src_1",
"url": "https://...",
"name": "来源名称",
"type": "📌|🔍",
"credibility": "A|B|C|D|F",
"user_verified": false,
"verified_at": null
}
]
},
"incremental_requirements": [
{
"id": "AC-I-1",
"description": "增量需求描述",
"discovered_at": "...",
"user_confirmed": true,
"confirmed_at": "...",
"added_to_prd": true
}
],
"hallucinations": [
{
"id": "H-1",
"description": "幻觉描述",
"discovered_at": "...",
"cause": "原因",
"prevention_rule": "防止规则",
"added_to_prd": true
}
],
"graphiti_knowledge": {
"total_facts": 0,
"total_entities": 0,
"last_sync": null,
"conflicts_resolved": 0
}
}新增 v4.0 - Adder Agent 完整性审计报告
.research/@completeness_audit.md
# 完整性审计报告 (Adder Agent)
## 审计时间
- **执行时间**: [YYYY-MM-DD HH:MM]
- **审计范围**: .research/findings/*.md
---
## 教授完整性检查
| 课程 | 官网教授数 | findings记录 | 状态 | 遗漏教授 | 建议行动 |
|------|-----------|-------------|------|---------|---------|
| CS 189 | 2 | 1 | ❌ 遗漏 | Alex Dimakis | 补充调研 |
| CS 61A | 1 | 1 | ✅ 完整 | - | 无需行动 |
| CS 170 | 2 | 2 | ✅ 完整 | - | 无需行动 |
### 遗漏详情
#### CS 189 - 遗漏 Alex Dimakis
- **官网 Staff 页面**: https://eecs189.org/staff
- **官网显示**: Jennifer Listgarten (Lead), Alex Dimakis (Co-instructor)
- **findings 记录**: 仅 Jennifer Listgarten
- **行动**: 需要补充调研 Alex Dimakis
- RMP 评分
- 研究方向
- 学生评价
---
## 信息完整性检查
| 课程 | 核心信息 | 状态 | 缺失项 | 建议行动 |
|------|---------|------|--------|---------|
| CS 189 | 教授 | ⚠️ 部分 | 第二位教授信息 | 补充调研 |
| CS 189 | Office Hours | ❌ 缺失 | 全部 | 查询课程官网 |
| CS 61A | 所有 | ✅ 完整 | - | 无需行动 |
---
## 时效性检查
| 信息 | 获取时间 | 时效状态 | 建议行动 |
|------|---------|---------|---------|
| CS 189 教授 | 2026-01-20 | 🟢 新鲜 (7天内) | 无需行动 |
| MATH 55 考试日期 | 2026-01-10 | 🔴 过时 (>7天) | 需重新验证 |
---
## 审计汇总
| 检查维度 | 通过 | 未通过 | 通过率 |
|---------|------|--------|--------|
| 教授完整性 | 9 | 1 | 90% |
| 信息完整性 | 8 | 2 | 80% |
| 时效性 | 10 | 0 | 100% |
| **总体** | **27** | **3** | **90%** |
---
## 行动计划
### 🔴 高优先级
1. [ ] 补充调研 CS 189 Alex Dimakis
### 🟡 中优先级
2. [ ] 查询 CS 189 Office Hours
3. [ ] 重新验证 MATH 55 考试日期新增 v4.0 - Chain-of-Verification 四步验证模板
# CoVe 验证记录 - [课程/主题名]
## Step 1: Draft Review - 待验证声明列表
| # | 声明 | 来源 | 报告位置 |
|---|------|------|---------|
| 1 | CS 189 教授是 Jennifer Listgarten | eecs189.org | report.md L45 |
| 2 | RMP 评分 2.6/5 | ratemyprofessors.com | report.md L52 |
| 3 | "does not really teach" | reddit | report.md L58 |
---
## Step 2: Plan Verification Questions
| 声明# | 验证问题 | 验证来源 |
|-------|---------|---------|
| 1 | eecs189.org Staff 页面显示几位教授？名单是什么？ | 直接访问 eecs189.org |
| 2 | RMP 上 Jennifer Listgarten 的当前评分是多少？ | 直接访问 RMP 页面 |
| 3 | Reddit 原帖是否存在？原文是否一致？ | 直接访问 Reddit 链接 |
---
## Step 3: Independent Answer (独立执行，不参考原报告)
| 验证问题 | 独立验证结果 | 验证时间 |
|---------|-------------|---------|
| Staff 页面教授数量？ | **2位**: Listgarten + Dimakis | 2026-01-27 10:30 |
| RMP 当前评分？ | 2.6/5 (14条评价) | 2026-01-27 10:35 |
| Reddit 原帖？ | ✅ 存在，原文一致 | 2026-01-27 10:38 |
---
## Step 4: Verified Output - 对比与更新
| 声明# | 原声明 | 验证结果 | 一致性 | 行动 |
|-------|-------|---------|--------|------|
| 1 | 1位教授 | 2位教授 | ❌ 不一致 | 更新：添加 Dimakis |
| 2 | 2.6/5 | 2.6/5 | ✅ 一致 | 保持 |
| 3 | 引用内容 | 原文一致 | ✅ 一致 | 保持 |
---
## 验证结论
- **总声明数**: 3
- **验证通过**: 2 (67%)
- **需要更新**: 1 (33%)
- **更新内容**: 添加遗漏的教授 Alex Dimakis.research/PROMPT.md
# Ralph 验收循环指令 v2.0
## 循环状态
- **Status**: RUNNING
- **Iteration**: 1 / 5
- **Current Pass Rate**: 0.00%
- **Target Pass Rate**: 95%
- **CoVe 状态**: 待执行
---
## 验收检查清单 (按优先级排序！)
### Priority 1: 🕐 时效性检查 (核心！)
- [ ] 所有 [事实] 的获取时间 < 7 天？
- [ ] 教授名单与课程官网 Staff 页面一致？
- [ ] 课程时间与 CalCentral 一致？
- [ ] 信息来源 URL 仍可访问？
- [ ] 如有超过 7 天的信息，是否已重新验证？
### Priority 2: 📋 完整性检查
- [ ] Adder Agent 审计通过（无遗漏教授）？
- [ ] 所有授课教授都已独立调研？
- [ ] 所有验收标准都有对应信息？
- [ ] 无逻辑空白？
### Priority 3: ✅ 准确性检查
- [ ] 所有 [事实] 有来源 URL？
- [ ] 所有来源 URL 已验证可访问 [URL验证: ✅/⚠️/❌]？
- [ ] 无未解决的 [冲突]？
- [ ] 所有 [未验证] 标注了原因？
### Priority 4: 📚 引用检查
- [ ] 报告正文有内联引用？(尤其是结论和评价！)
- [ ] Source Confidence Rating 已标注？
- [ ] 用户指定来源 📌 全部使用？
- [ ] 来源审计表已生成？
### 需求满足检查
- [ ] AC-1: [验收条件] → 状态: ⏳
- [ ] AC-2: [验收条件] → 状态: ⏳
- [ ] AC-COMPLETENESS: 所有教授已调研 → 状态: ⏳
- [ ] AC-TIMELINESS: 信息时效性 < 7天 → 状态: ⏳
---
## CoVe 四步验证执行
### Step 1: 列出待验证声明
| # | 声明 | 来源 |
|---|------|------|
| 1 | [待填] | [待填] |
### Step 2: 生成验证问题
| 声明# | 验证问题 |
|-------|---------|
| 1 | [待填] |
### Step 3: 独立验证 (不参考原报告！)
| 验证问题 | 独立结果 | 验证时间 |
|---------|---------|---------|
| [待填] | [待填] | [待填] |
### Step 4: 对比并更新
| 声明# | 原声明 | 验证结果 | 一致性 | 行动 |
|-------|-------|---------|--------|------|
| 1 | [待填] | [待填] | ⏳ | [待填] |
---
## 执行指令
1. **READ**: 读取 `.research/task_plan.md` 获取验收标准
2. **COVE**: 执行 CoVe 四步验证
3. **CHECK**: 按优先级逐条检查清单
4. **TRACK**: 更新 `state.json.ralph` 记录结果
5. **EVALUATE**: 计算 pass_rate = 通过数 / 总检查数
6. **DECIDE**:
- pass_rate >= 0.95 → 输出 "✅ PASSED"，进入 Phase 7
- pass_rate < 0.95 AND iteration < 5 → 生成 `@fix_plan.md`，执行修复
- iteration >= 5 → 输出 "⚠️ FAIL SAFE"，列出未验证项供用户决定
---
## 本次检查结果
| 优先级 | 检查项 | 通过/总数 | 状态 |
|--------|--------|-----------|------|
| P1 | 时效性 | _/_ | ⏳ |
| P2 | 完整性 | _/_ | ⏳ |
| P3 | 准确性 | _/_ | ⏳ |
| P4 | 引用 | _/_ | ⏳ |
| - | 需求满足 | _/_ | ⏳ |
**总体 Pass Rate**: 0.00%
**CoVe 不一致项**: _
**决定**: [CONTINUE/PASSED/FAIL_SAFE]
---
## ⚠️ Fail Safe 报告模板 (iteration >= 5 时使用)
如果达到最大迭代仍未通过，输出以下报告：
| # | 信息 | 验证状态 | 原因 | 最终可信度 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [信息] | [未验证] | [原因] | 🔴 UNCERTAIN |
这些信息已标记为 [未验证]，可信度降为 🔴 UNCERTAIN。 报告中相关结论已添加警告标注。
请确认是否接受部分结果？
- 接受，继续 Phase 7
- 拒绝，需要人工补充信息
.research/@fix_plan.md
# Ralph 修复计划
## 修复状态
- **Iteration**: 2 / 5
- **Previous Pass Rate**: 60%
- **Target Pass Rate**: 95%
- **Failed Criteria Count**: 4
---
## 失败的验收标准
| # | 验收标准 | 失败原因 | 修复策略 | 优先级 |
|---|---------|---------|---------|--------|
| AC-1 | [描述] | 缺少来源URL | 重新搜索 | 🔴 高 |
| AC-2 | [描述] | 信息冲突 | 交叉验证 | 🟡 中 |
| AC-3 | [描述] | 需求未满足 | 针对性调研 | 🔴 高 |
---
## 修复行动计划
### 🔴 高优先级修复
#### Fix-1: 补充 AC-1 来源
- **问题**: [具体问题描述]
- **行动**: 使用 WebSearch/WebFetch 搜索 [关键词]
- **目标来源**: 📌 [用户指定来源] 或 🔍 [建议来源]
- **执行状态**: ⏳ 待执行
#### Fix-2: 解决 AC-3 需求
- **问题**: [具体问题描述]
- **行动**: [具体修复步骤]
- **执行状态**: ⏳ 待执行
### 🟡 中优先级修复
#### Fix-3: 解决信息冲突
- **冲突内容**: [来源A] vs [来源B]
- **行动**: 确定权威来源，标注 [冲突] 并说明
- **执行状态**: ⏳ 待执行
---
## 执行记录
| 时间 | 行动 | 结果 | 新 Pass Rate |
|------|------|------|-------------|
| [HH:MM] | Fix-1 执行 | ✅ 成功 | 70% |
| [HH:MM] | Fix-2 执行 | ⚠️ 部分成功 | 80% |
---
## 下一步
- [ ] 执行所有高优先级修复
- [ ] 重新运行 PROMPT.md 验收检查
- [ ] 更新 state.json.ralph 状态.research/source_audit.md
# 来源审计表 - 人工验收清单
> ⚠️ 请逐条审核以下信息来源，确认可靠性
## 审计状态
- **总来源数**: [N]
- **用户已验证**: [X]
- **待验证**: [Y]
- **审计完成率**: [X/N * 100]%
---
## 📌 用户指定来源 (必须全部使用)
| # | 来源名称 | URL | 使用状态 | 获取信息 | 用户验收 |
|---|---------|-----|---------|---------|---------|
| 1 | CalCentral | https://calcentral.berkeley.edu | ✅ 已使用 | 课程时间、地点 | ☐ 待验收 |
| 2 | BerkeleyTime | https://berkeleytime.com | ✅ 已使用 | 评分数据 | ☐ 待验收 |
**用户指定来源使用率**: [X]/[Y] = [100]%
---
## 🔍 AI 自主发现来源 (需用户确认可靠性)
| # | 来源名称 | URL | AI可信度 | 获取信息 | 用户判定 |
|---|---------|-----|---------|---------|---------|
| 1 | Rate My Professor | https://ratemyprofessors.com | 🟠 D (50%) | 教授评价 | ☐ 可靠 ☐ 不可靠 |
| 2 | Reddit r/berkeley | https://reddit.com/r/berkeley | 🟠 D (45%) | 学生体验 | ☐ 可靠 ☐ 不可靠 |
---
## 信息-来源映射表
| # | 信息内容 | 来源URL | 来源类型 | AI可信度 | 获取时间 | 用户验收 |
|---|---------|---------|---------|---------|---------|---------|
| 1 | MATH 54 教授: XXX | https://... | 📌 用户指定 | 🟢 A | 2026-01-26 10:00 | ☐ |
| 2 | CS 61A 评分: 4.5/5 | https://... | 🔍 AI发现 | 🟡 C | 2026-01-26 10:15 | ☐ |
| 3 | 时间冲突检测 | [推理] | [推理] | 🟡 C | - | ☐ |
---
## 验收说明
### 用户需要做的事：
1. **检查每个来源的 URL** - 点击确认是否可访问
2. **验证信息是否匹配** - 来源内容是否与报告一致
3. **判定 AI 发现来源的可靠性** - 标记 ☐ 可靠 或 ☐ 不可靠
4. **勾选用户验收列** - 确认后打勾 ☑
### AI 可信度说明
- 🟢 A (90-100%): 官方一手来源，可直接信任
- 🟢 B (80-89%): 官方二手来源，基本可信
- 🟡 C (60-79%): 半官方来源，建议验证
- 🟠 D (40-59%): 社区来源，仅供参考
- 🔴 F (<40%): 未验证/过时，需谨慎
---
## 审计签名
- **用户审核完成时间**: _________________
- **用户签名/确认**: _________________
- **备注**: _________________v4.0 更新: 强制内联引用、Source Confidence Ratings
规则：报告正文中每个声明都必须内联引用来源！
正确示例 ✅:
## CS 189 教授评价
### Jennifer Listgarten
- **RMP 评分**: 2.6/5 (来源: [RMP](https://ratemyprofessors.com/professor/2691363))
- **学生评价**:
- "does not really teach, she just reads slides" (来源: [RMP](https://ratemyprofessors.com/professor/2691363))
- "Her research is amazing, but teaching is not her passion" (来源: [RMP](https://ratemyprofessors.com/professor/2691363))
### Alex Dimakis
- **RMP 评分**: 4.2/5 (来源: [RMP](https://ratemyprofessors.com/professor/XXX))
- **学生评价**:
- "Great lecturer, explains complex topics clearly" (来源: [RMP](https://ratemyprofessors.com/professor/XXX))
### 结论
基于 RMP 评分对比 (Listgarten: 2.6/5, Dimakis: 4.2/5, 来源: [RMP](https://ratemyprofessors.com))
和学生反馈，建议重点关注 Dimakis 的讲座内容。
(来源: [eecs189.org](https://eecs189.org), [RMP](https://ratemyprofessors.com))错误示例 ❌ (禁止！):
## CS 189 教授评价
- "does not really teach" ← 没有来源！
- RMP 评分 2.6/5 ← 没有来源 URL！
### 结论
除非对 ML 课程内容本身有强烈需求... ← 没有来源！# 调研报告
## 📋 执行摘要
### 基本信息
- **调研主题**: [N] 个
- **完成状态**: [X]/[Y] 完成
- **验收标准**: [X]/[Y] 满足
- **Ralph 循环**: [N] 次迭代
- **最终 Pass Rate**: [XX]%
### 可信度统计
| 等级 | 数量 | 占比 | 说明 |
|------|------|------|------|
| 🟢 A | X | XX% | 官方一手 |
| 🟢 B | X | XX% | 官方二手 |
| 🟡 C | X | XX% | 半官方 |
| 🟠 D | X | XX% | 社区 |
| 🔴 F | X | XX% | 未验证 |
---
## ⚠️ 来源审计表 (强制 - 用户必须审核)
> **详细审计表见：`.research/source_audit.md`**
### 来源使用汇总
| 来源类型 | 数量 | 使用率 | 用户验收状态 |
|---------|------|--------|-------------|
| 📌 用户指定 | X | 100% | ⏳ 待验收 |
| 🔍 AI 自主发现 | Y | - | ⏳ 待验收 |
### 关键来源列表
| # | 来源名称 | URL | 类型 | 可信度 | 用户验收 |
|---|---------|-----|------|--------|---------|
| 1 | [名称] | [URL] | 📌 | 🟢 A | ☐ |
| 2 | [名称] | [URL] | 🔍 | 🟡 C | ☐ |
---
## 📚 逐主题汇总
### [主题1名称]
#### 基本信息
| 信息 | 内容 | 来源 | 类型 | 可信度 | 获取时间 | 验证 |
|------|------|------|------|--------|---------|------|
| 教授 | XXX | [URL] | 📌 | 🟢 A | 2026-01-26 | ✅ |
| 时间 | MWF 10-11 | [URL] | 📌 | 🟢 A | 2026-01-26 | ✅ |
| 评分 | 4.2/5 | [URL] | 🔍 | 🟡 C | 2026-01-26 | ⚠️ |
#### 未验证信息
| 信息 | 原因 | 建议 |
|------|------|------|
| 期末考试日期 | 官网未公布 | 等待官方通知 |
### [主题2名称]
... (同样格式)
---
## 📊 交叉对比表
| 主题 | 教授 | 时间 | 地点 | 评分 | 工作量 |
|------|------|------|------|------|--------|
| [主题1] | XXX | MWF 10-11 | XXX | 4.2/5 | 中 |
| [主题2] | YYY | TuTh 2-3:30 | YYY | 4.5/5 | 高 |
---
## ⚠️ 冲突检测
### 时间冲突
| 冲突类型 | 主题A | 主题B | 冲突时间 | 严重程度 |
|---------|-------|-------|---------|---------|
| 时间重叠 | MATH 54 | ECON 1 | MWF 10-11 | 🔴 严重 |
### 信息冲突
| 信息 | 来源A | 来源B | 冲突内容 | 处理建议 |
|------|-------|-------|---------|---------|
| [信息] | [URL-A] | [URL-B] | [描述] | 以 A 为准 (可信度更高) |
---
## ❓ 待确认项
| # | 信息 | 原因 | 需要用户做什么 |
|---|------|------|--------------|
| 1 | [信息] | 无法登录验证 | 请用户自行登录确认 |
| 2 | [AI发现来源] 可靠性 | 需用户判定 | 请在 source_audit.md 标记 |
---
## ✅ 验收检查
### 原始需求验收
| # | 验收标准 | 状态 | 来源 | 备注 |
|---|---------|------|------|------|
| AC-1 | [标准1] | ✅ | [URL] | - |
| AC-2 | [标准2] | ⚠️ | - | 部分满足 |
| AC-3 | [标准3] | ❌ | - | 无法获取 |
### 增量需求验收
| # | 验收标准 | 状态 | 来源 | 备注 |
|---|---------|------|------|------|
| AC-I-1 | [增量标准1] | ✅ | [URL] | - |
### 最终验收率
- **原始需求**: X/Y = XX%
- **增量需求**: X/Y = XX%
- **总体验收率**: X/Y = XX%
---
## 📝 幻觉记录 (调研中发现)
| # | 幻觉描述 | 发现时间 | 原因 | 已修正 |
|---|---------|---------|------|--------|
| H-1 | [描述] | [时间] | [原因] | ✅ |
---
## 🔄 Ralph 循环历史
| 迭代 | Pass Rate | 失败项 | 修复行动 |
|------|-----------|--------|---------|
| 1 | 60% | AC-1, AC-3 | 重新搜索来源 |
| 2 | 80% | AC-3 | 交叉验证 |
| 3 | 95% | - | 通过 |
---
## 📎 附件
- `.research/task_plan.md` - PRD 文件
- `.research/source_audit.md` - 来源审计表 (请用户审核)
- `.research/findings/*.md` - 各主题调研结果
- `.research/state.json` - 执行状态.research/memory/priority.md
# 优先上下文 - 每次启动必读
## 核心需求 (从 task_plan.md 同步)
1. [需求1]
2. [需求2]
3. [需求3]
## 验收标准 (从 task_plan.md 同步)
- [ ] AC-1: [标准1]
- [ ] AC-2: [标准2]
- [ ] AC-I-1: [增量标准1]
## 用户指定来源 (📌 必须使用)
- 📌 [来源1]: URL
- 📌 [来源2]: URL
## 禁止行为 (从幻觉记录学习)
- ❌ [禁止行为1]
- ❌ [禁止行为2]
## 当前进度
- **Phase**: [当前阶段]
- **已完成主题**: X/Y
- **Ralph 状态**: [状态]
## 上次中断点
- **中断时间**: [时间]
- **中断原因**: [原因]
- **继续任务**: [任务描述]v4.0 更新: 新增教授完整性检查、Source Confidence Rating、内联引用要求
你是调研 [{主题名称}] 的研究员。
## 任务
调研关于 [{主题名称}] 的以下信息：
[信息类型列表]
## ⚠️ 用户指定来源（必须使用）
📌 [来源1]: URL - [用途说明]
📌 [来源2]: URL - [用途说明]
## 🚨 教授完整性检查（强制！）
### 第一步：访问课程官网 Staff 页面
在调研任何教授信息之前，必须先：
1. 访问课程官方网站
2. 找到 Staff / People / Instructors 页面
3. 记录**所有**授课教授（不只是第一位！）
### 第二步：记录教授名单
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 课程教授完整性检查 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 课程官网: https://[课程网站] │
│ Staff 页面 URL: https://[课程网站]/staff │
│ 官网显示教授数量: ___ 位 │
│ 教授名单: [教授A, 教授B, ...] │
│ 需要独立调研的教授: [全部！] │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
### 第三步：每位教授独立调研
❌ 禁止只调研"第一位"或"主教授"
✅ 共同授课的每位教授都需要**同等深度调研**
## 输出要求
### 信息标注（强制）
- **[事实]** 格式：`[事实] 内容 (来源: [网站名](URL)) [Confidence: HIGH/MEDIUM/LOW] [获取时间: YYYY-MM-DD HH:MM]`
- **[推理]** 格式：`[推理] 内容 (依据: 事实1, 事实2) [Confidence: MEDIUM]`
- **[未验证]** 格式：`[未验证] 内容 (原因: ...) [Confidence: UNCERTAIN]`
### Source Confidence Ratings (新增！)
| Rating | 来源类型 | 示例 |
|--------|---------|------|
| 🟢 HIGH | 官方一手 | berkeley.edu, 课程官网 |
| 🟡 MEDIUM | 官方二手/半官方 | Berkeleytime, Ed公告 |
| 🟠 LOW | 社区来源 | Reddit, RateMyProfessor |
| 🔴 UNCERTAIN | 无法验证 | URL失效, 需要登录 |
### 可信度评分 (旧版兼容)
🟢 A (90-100%): 官方一手 | 🟢 B (80-89%): 官方二手 | 🟡 C (60-79%): 半官方 | 🟠 D (40-59%): 社区 | 🔴 F (<40%): 未验证
### 来源标注
📌 用户指定来源 | 🔍 AI自主发现来源
### 诚实原则（最高优先级）
无法获取时直接说明，**绝不猜测**：
❌ 错误："根据规律推测..."
❌ 错误："通常来说..."
✅ 正确："[未验证] XXX (原因: 无法访问/需要登录) [Confidence: UNCERTAIN]"
### 增量需求发现
如果调研中发现用户可能需要的新信息：
1. 在输出末尾标注：`[新需求发现] 描述...`
2. 主 Agent 会询问用户是否加入验收标准
## 输出格式
### 教授完整性检查（必须输出！）
| 课程 | 官网教授数 | 已调研教授 | 状态 |
|------|-----------|-----------|------|
| [课程] | _ | [名单] | ✅/❌ |
### 信息表格
| # | 信息 | 内容 | 来源URL | Confidence | 获取时间 |
|---|------|------|---------|------------|---------|
| 1 | 教授 | XXX | https://... | 🟢 HIGH | 2026-01-26 10:00 |
| 2 | RMP评分 | 2.6/5 | https://... | 🟠 LOW | 2026-01-26 10:05 |
### 未验证信息
| # | 信息 | 原因 | Confidence | 建议 |
|---|------|------|------------|------|
| 1 | 期末日期 | 官网未公布 | 🔴 UNCERTAIN | 等待通知 |
### 新需求发现 (如有)
| # | 描述 | 原因 |
|---|------|------|
| 1 | [新需求] | [为什么认为用户需要] |
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Ralph 循环流程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ iteration = 0 │
│ while iteration < 5 AND pass_rate < 0.95: │
│ │
│ 1. READ: 读取 PROMPT.md 验收检查清单 │
│ 读取 task_plan.md 验收标准 │
│ │
│ 2. CHECK: 逐条检查： │
│ - 来源完整性（所有[事实]有URL） │
│ - 信息质量（无未解决[冲突]） │
│ - 需求满足（AC-* 验收标准） │
│ - 报告完整（来源审计表已生成） │
│ │
│ 3. TRACK: 更新 state.json.ralph： │
│ - 记录 pass_rate │
│ - 记录失败的验收标准 │
│ - 记录修复历史 │
│ │
│ 4. EVALUATE: 计算 pass_rate │
│ pass_rate = 通过检查数 / 总检查数 │
│ │
│ 5. DECIDE: │
│ IF pass_rate >= 0.95: │
│ → 输出 "✅ PASSED"，进入 Phase 7 │
│ ELIF iteration < 5: │
│ → 生成 @fix_plan.md │
│ → 执行修复行动 │
│ → iteration++ │
│ ELSE: │
│ → 输出 "⚠️ MAX_ITERATIONS" │
│ → 列出剩余问题供用户决定 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
| 问题类型 | 修复策略 | 优先级 | 预期成功率 |
|---|---|---|---|
| 缺少来源URL | 重新搜索，使用📌来源 | 🔴 高 | 90% |
| 需求未满足 | 针对性调研 | 🔴 高 | 85% |
| 信息冲突 | 确定权威来源，标注[冲突] | 🟡 中 | 75% |
| 验证失败 | 交叉验证，多源确认 | 🟡 中 | 70% |
| 时效性问题 | 搜索最新信息 | 🟠 低 | 60% |
- 成功退出:
pass_rate >= 0.95 - 最大迭代:
iteration >= 5 - 用户中断: 用户主动停止循环
# 添加事实
mcp__graphiti__add_memory(
name="{主题} - {信息类型}",
episode_body="[事实] {内容} (来源: URL) [可信度: 等级] [时间: ...]",
group_id="zero-hallucination-research",
source="text"
)
# 搜索节点
mcp__graphiti__search_nodes(
query="主题 信息",
group_ids=["zero-hallucination-research"],
max_nodes=10
)
# 搜索事实
mcp__graphiti__search_memory_facts(
query="主题 信息",
group_ids=["zero-hallucination-research"],
max_facts=10
)- 新事实进入 → 自动搜索现有记录
- LLM 判断冲突 → 旧记录设置 expired_at
- 历史保留可追溯
Python: C:\Users\ROG\graphiti-official\mcp_server\.venv\Scripts\python.exe
Config: C:\Users\ROG\graphiti-official\mcp_server\config\config-gemini-neo4j.yaml
Neo4j: bolt://localhost:7687
Group ID: zero-hallucination-research主目录 (research-hub/)
├── .research/task_plan.md, worktrees.json, report.md
│
终端 1 → worktree-topic1/.research/findings/topic1.md
终端 2 → worktree-topic2/.research/findings/topic2.md
# 创建
/zero-hallucination-research worktree create <topic>
# 列出
/zero-hallucination-research worktree list
# 状态
/zero-hallucination-research worktree status
# 合并
/zero-hallucination-research merge
# 清理
/zero-hallucination-research worktree clean- 收集所有 findings/*.md
- 提取 [事实]/[推理]/[未验证]
- 交叉验证、检测冲突
- 生成合并报告 + 来源审计表
Task 参数:
- subagent_type: "general-purpose"
- run_in_background: true
- 工具: WebSearch, WebFetch, Read, Write
Task 参数:
- subagent_type: "general-purpose"
- run_in_background: false # 必须前台！
- 工具: 继承所有 MCP 工具（包括 mcp__claude-in-chrome__*）
- 后台并行收集公开信息
- 前台顺序收集需登录信息
- 合并结果
Scope → Plan → Retrieve(并行) → Triangulate →
Outline → Synthesize → Critique → Refine → Package
适合：结构化数据收集、严格来源验证
DECOMPOSE → PARALLEL_EXPLORE → SYNTHESIZE → VALIDATE → OUTPUT
适合：探索性问题、多角度分析
.research/
├── task_plan.md # 📌 PRD：核心需求和验收标准（固定路径！）
├── state.json # 执行状态 + Phase 检查点 + Ralph 状态
├── report.md # 最终报告（含来源审计表）
├── source_audit.md # 来源审计表（独立文件，用户必须审核）
├── PROMPT.md # Ralph 循环入口指令
├── @fix_plan.md # Ralph 修复计划
├── findings/ # 各主题调研结果
│ ├── topic_1.md
│ └── topic_2.md
├── versions/ # PRD 版本历史
│ ├── task_plan_v1.0.md
│ └── task_plan_v1.1.md
├── archive/ # 归档（之前的调研）
└── memory/ # 三层记忆
├── priority.md # 优先上下文（每次启动必读）
├── working.md # 工作记忆（7天清理）
└── permanent.md # 永久笔记（永不清理）
- 用户已查看 task_plan.md (PRD)
- 用户确认核心需求正确
- 用户确认验收标准明确
- 用户确认指定来源列表完整
- 用户明确授权开始调研
- 用户已查看 source_audit.md
- 用户已验证📌指定来源全部使用
- 用户已判定🔍AI发现来源可靠性
- 用户已审核信息-来源映射表
- 用户明确授权进入 Ralph 验收循环
## Sequential Thinking: 冲突分析
### 冲突项
- **信息**: MATH 54 上课时间
- **来源 A**: CalCentral 显示 MWF 10:00-11:00
- **来源 B**: BerkeleyTime 显示 MWF 9:00-10:00
### 思考链
1. **来源可信度比较**
- CalCentral: 🟢A (官方一手来源)
- BerkeleyTime: 🟡C (半官方聚合)
2. **时效性比较**
- CalCentral 获取时间: 2026-01-26 10:30
- BerkeleyTime 获取时间: 2026-01-26 10:35
3. **推理**
- CalCentral 是学校官方系统，应优先信任
- BerkeleyTime 可能数据同步延迟
4. **结论**
- 采用 CalCentral 数据: MWF 10:00-11:00
- 标注: [冲突已解决] 采用 🟢A 来源
### 下一步思考
need_more_thinking: false## Sequential Thinking: 验收标准检查
### 检查项: AC-1 "所有课程基本信息已收集"
### 思考链
1. **定义解析**
- "基本信息" = 教授、时间、地点、评分
- 共 7 门课程
2. **逐课检查**
| 课程 | 教授 | 时间 | 地点 | 评分 |
|------|------|------|------|------|
| MATH 54 | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ 未验证 |
| CS 61A | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
...
3. **统计**
- 完整: 5/7 = 71.4%
- 缺失: MATH 54 评分, ECON 1 地点
4. **判定**
- AC-1 状态: ❌ 未通过
- 原因: 2 门课程信息不完整
### 修复策略
- MATH 54 评分: 搜索 RateMyProfessor
- ECON 1 地点: 重新查询 CalCentral
need_more_thinking: false## 📄 待处理 PDF 列表
### 需要登录下载
| # | 平台 | 文件名 | 预期内容 | 优先级 |
|---|------|--------|---------|-------|
| 1 | bCourses | MATH54_Syllabus.pdf | 课程大纲、评分政策 | 高 |
| 2 | bCourses | MATH54_Schedule.pdf | 考试日期、作业截止 | 高 |
### 可直接下载
| # | URL | 文件名 | 预期内容 | 优先级 |
|---|-----|--------|---------|-------|
| 1 | https://math.berkeley.edu/~prof/notes.pdf | notes.pdf | 补充讲义 | 中 |
### 无法访问
| # | 原因 | 处理建议 |
|---|------|---------|
| 1 | 需要 VPN | 请用户手动下载 |
---
⚠️ 请确认是否下载上述 PDF？
回复 "下载全部" 或指定下载哪些。## PDF 信息提取: {文件名}
### 元数据
- **文件**: {文件名}
- **来源**: {平台/URL}
- **下载时间**: {YYYY-MM-DD HH:MM}
- **本地路径**: .research/downloads/{文件名}
- **页数**: {N} 页
### 提取的信息
#### 第 1 页
- [事实] {内容}
(来源: {文件名}, P.1) [可信度: 🟢A] [获取时间: {时间}]
#### 第 2 页
- [事实] {内容}
(来源: {文件名}, P.2) [可信度: 🟢A] [获取时间: {时间}]
### 无法提取
- [未验证] {内容} (原因: PDF 图片无法 OCR / 页面模糊)
### 与其他来源交叉验证
| PDF 内容 | 网页内容 | 一致性 |
|---------|---------|-------|
| 考试日期: 5/15 | 考试日期: 5/15 | ✅ 一致 |
| 作业截止: 周五 | 作业截止: 周六 | ❌ 冲突 |.research/
├── downloads/ # PDF 下载目录
│ ├── MATH54_Syllabus.pdf
│ ├── MATH54_Schedule.pdf
│ └── manifest.json # 下载记录
└── ...
{
"downloads": [
{
"filename": "MATH54_Syllabus.pdf",
"source_url": "https://bcourses.berkeley.edu/...",
"source_platform": "bCourses",
"download_time": "2026-01-26T10:30:00Z",
"local_path": ".research/downloads/MATH54_Syllabus.pdf",
"file_size": "1.2MB",
"pages": 5,
"processed": true,
"extracted_facts": 12,
"user_approval": "2026-01-26T10:28:00Z"
}
],
"pending": [
{
"filename": "lecture_notes.pdf",
"source_url": "https://...",
"reason_pending": "需要用户确认下载"
}
]
}来源: 深度调研 - Claude Code Issues #599, #6159, #4766, #4284; NeurIPS 2025 论文 问题: AI 在 50-60% 完成度时错误停止
## ✅ COMPLETION PROMISE - Phase [N]
### 证据清单
- [x] 证据1: [具体内容] - 验证方式: [如何验证]
- [x] 证据2: [具体内容] - 验证方式: [如何验证]
### 文件产出
- [文件路径]: [文件大小/行数] - [内容摘要]
### 下一步
- 即将进入: Phase [N+1]
- 预计操作: [具体描述]
我确认 Phase [N] 已完成，所有证据已提供。| Phase | 完成证据 | 验证方式 | 失败处理 |
|---|---|---|---|
| Phase 0 | Graphiti 返回历史知识 | state.json.graphiti.knowledge_loaded == true | 标记不可用，继续 |
| Phase 0.5 | 用户选择需求类型 | state.json.requirement_type != null | 等待用户选择 |
| Phase 1 | task_plan.md 存在且 >100 字节 | exists && size > 100 | 重新创建 PRD |
| 门控 | 用户批准 PRD | user_approvals.prd_approval.approved == true | 等待用户确认 |
| Phase 2 | state.json.topics 数组非空 | len(topics) > 0 | 重新规划 |
| Phase 3 | findings/*.md 数量 >= topics 数量 | len(glob) >= len(topics) | 重新调研缺失主题 |
| Phase 4 | working.md 包含冲突分析 | 冲突分析 in working.md | 执行冲突检测 |
| Phase 5 | report.md 包含来源审计表 | 来源审计表 in report.md | 添加审计表 |
| 门控 | 用户审核来源 | source_audit_approval.approved == true | 等待用户审核 |
| Phase 6 | Ralph pass_rate >= 0.95 或 iteration >= 5 | ralph.pass_rate >= 0.95 | 继续 Ralph 循环 |
| Phase 7 | Graphiti 存储成功 | add_memory() 返回成功 | 标记持久化失败 |
- ❌ "我认为已经完成了"
- ❌ "应该已经足够了"
- ❌ "差不多完成了"
- ❌ "主要内容已完成"
- ❌ "基本调研完成（还有剩余 Phase）"
- ❌ 未提供证据的完成声明
- ❌ 在 todo list 还有剩余项时的完成声明
## ⏸️ PAUSE DECLARATION - Phase [N]
### 当前状态
- 已完成: [具体内容]
- 未完成: [具体内容]
- 完成度: [X]% (基于验收标准 [已满足数]/[总数])
### 暂停原因
- [原因描述]
### 恢复所需
- [具体条件]
我确认当前 Phase 未完成，需要 [具体操作] 才能继续。| 来源 | URL | 贡献 |
|---|---|---|
| Claude Code #599 | github.com/anthropics/claude-code-action/issues/599 | 官方确认：50-60% 停止 |
| Claude Code #6159 | github.com/anthropics/claude-code/issues/6159 | 官方确认：伪装完成 |
| NeurIPS 2025 论文 | arxiv.org/abs/2503.13657 | 6.20% 验证不足失败率 |
| Alibaba Ralph Loop | alibabacloud.com/blog/from-react-to-ralph-loop | 外部验证模式 |
| todo.ai | github.com/fxstein/todo.ai | Evidence-Based Validation |
| Anthropic 最佳实践 | anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices | 官方建议 |
问题来源: 用户反馈报告中的链接失效（如 Math121B 录播链接） 根本原因: AI 声称 URL 有效但实际未验证，或从过时缓存获取
## URL 验证记录 - [主题名]
### 验证时间: YYYY-MM-DD HH:MM
| # | URL | 验证方式 | HTTP状态 | 内容匹配 | 验证结果 |
|---|-----|---------|---------|---------|---------|
| 1 | https://math.berkeley.edu/~prof | WebFetch | 200 OK | ✅ 包含教授信息 | ✅ 已验证 |
| 2 | https://calcentral.berkeley.edu/... | WebFetch | 401 Unauthorized | - | ⚠️ 需登录 |
| 3 | https://youtube.com/@UCosjeaN7RTLW_qAoNcCiVA | WebFetch | 404 Not Found | - | ❌ 链接失效 |
### 验证失败处理
| # | 原 URL | 失败原因 | 处理方式 | 新状态 |
|---|--------|---------|---------|--------|
| 3 | https://youtube.com/@UCos... | 404 频道不存在 | 降级为 [未验证] | 🔴F |
### 处理记录
- URL #3: 原标注 "[事实] Math121B 有录播" → 修正为 "[未验证] 声称有录播 (原因: 链接失效 404)"在每个 URL 后必须添加验证状态：
格式: (来源: URL) [URL验证: 状态]
示例:
(来源: https://math.berkeley.edu/courses/121B) [URL验证: ✅]
(来源: https://calcentral.berkeley.edu/...) [URL验证: ⚠️ 需登录]
(来源: https://youtube.com/@XXX) [URL验证: ❌ 404失效]| URL验证状态 | 最高允许可信度 | 说明 |
|---|---|---|
| ✅ 已验证 | 🟢A/B | 可根据来源类型评定 |
| 🟡C | 降一级，需用户确认 | |
| ❌ 验证失败 | 🔴F | 强制降级，必须标为 [未验证] |
| URL 类型 | 常见失效原因 | 检测方法 | 处理方式 |
|---|---|---|---|
| YouTube 频道 | 频道删除/改名 | WebFetch 404 | 搜索正确频道名 |
| 课程网页 | 学期结束后下线 | WebFetch 404 | 使用 archive.org |
| CalCentral | 需要登录 | WebFetch 401 | 标注 |
| Google Doc | 权限限制 | WebFetch 403 | 标注 |
| RateMyProfessor | 教授页面变更 | WebFetch 404 | 重新搜索教授名 |
-
禁止声称 URL 有效但未执行 WebFetch 验证
- 错误: 直接从 WebSearch 结果复制 URL 声称有效
- 正确: 对每个 URL 执行 WebFetch 验证
-
禁止对 404 链接仍标注为 [事实]
- 错误:
[事实] 有录播 (来源: 失效URL) [可信度: 🟢B] - 正确:
[未验证] 声称有录播 (来源: 失效URL) [URL验证: ❌] [可信度: 🔴F]
- 错误:
-
禁止省略 URL 验证状态
- 错误:
(来源: URL) - 正确:
(来源: URL) [URL验证: ✅/⚠️/❌]
- 错误: