AI 回答靠谱吗？这个研究级自检框架给你答案
你有没有过这种感觉：问 AI 一个重要问题，它回答得头头是道，但你心里总有点不踏实——它是不是在瞎编？
「audit-loop」这个 Skill 就是来解决这个问题的。它是研究级 AI 自检框架，不靠 AI 批评自己，而是让它用独立重新求解和跨方法探测来验证自己的答案。
什么意思？当你触发 audit，它会派三个独立「审核员」从不同角度重新审视你的问题：
- 深度审核——检查有没有遗漏的关键信息
- 偏见审核——检查推理过程中有没有逻辑偏差
- 事实审核——检查具体数字、日期、引用是否站得住脚
三个角度同时跑，出来的才是真正经过验证的答案，而不是自我感觉良好的复述。
最让我觉得靠谱的是：它对自己的局限非常诚实。SKILL.md 里明确写了——同一家族模型共享训练数据和盲点，跨家族验证能消除判断偏见但无法完全消除错误相关。这是正经研究，不是营销话术。
支持 Claude Code、Codex 和 OpenClaw 三个平台。装好后，只要说「audit」或「verify」，就会自动触发验证流程。
适合场景：你要做重要决策、引用数据、写技术报告，任何「答错了会很麻烦」的场景。它不能替代测试，但能在跑测试之前先给你一个更靠谱的答案。
免费开源，MIT 协议。
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