name	source-tracing
description	从高熵的二手内容中回溯到低熵、权威、原始的信息源。该技能通过结构化步骤，帮助用户验证消息真伪、理解原始语境，建立独立的信息判断与溯源能力。
version	1.0.0
author	Claude Code Community
tags	information-verification, fact-checking, source-tracing, media-literacy

Source Tracing Skill

核心能力

🔍 识别信息传播链条，定位原始发布源
✅ 验证消息真伪，还原完整语境
📊 多源对照，建立可信度评分体系
📝 结构化存档，提供可追溯的验证记录

输入参数 (Inputs)

1. claim (必需)

类型: text
描述: 用户提供的一条未经验证的信息或高热度说法
示例:
- "某交易所被查封"
- "某官员发表争议性言论"
- "某政策即将实施"

2. context_hint (可选)

类型: text
描述: 时间、机构、人名或事件关键词等上下文线索
示例:
- "2025年10月，深圳"
- "SEC，Gary Gensler"
- "Web3，加密货币"

3. verification_goal (可选)

类型: text
描述: 用户希望达成的溯源目标
示例:
- "找到官方公告原文"
- "查看完整视频/讲话稿"
- "确认事件发生时间和地点"

处理流程 (Process)

步骤 1: 去包装 (Depackaging)

目标: 识别信息传播链条，查找最初的发布主体

操作:

分析消息的传播路径（社交媒体 → 自媒体 → 新闻媒体）
识别关键转发节点和最早发布时间
定位可能的原始发布主体：
- 官方账号（政府、机构、企业）
- 原作者（记者、研究者）
- 权威机构（监管部门、行业协会）

工具: Web Search, 社交媒体检索

步骤 2: 源头定位 (Source Location)

目标: 搜索并访问权威渠道获取一手信息

权威渠道清单:

🏛️ 政府官网: 官方公告、新闻发布会
📰 新闻通稿: 新华社、官方通讯社
🎥 官方视频: YouTube 官方频道、政府视频平台
📚 学术数据库: 论文、研究报告
💼 企业公告: 上市公司公告、官方声明
⚖️ 法律文书: 裁判文书网、监管公告

搜索策略:

关键词 + site:gov.cn
关键词 + site:官方域名
关键词 + "official statement"
关键词 + filetype:pdf

步骤 3: 原文解读 (Primary Analysis)

目标: 阅读或观看原始内容，记录关键事实

分析要素:

✍️ 原文内容: 完整引用关键段落
📅 发布时间: 精确到日期和时间
👤 发布主体: 机构名称、发言人身份
🎯 核心论点: 主要观点和关键数据
🔑 关键词: 专业术语、法律条文
📍 发布语境: 会议、访谈、公告等场景

步骤 4: 语境还原 (Context Reconstruction)

目标: 分析原文语气与时空语境，避免被剪辑或误导

检查项:

⚠️ 断章取义: 是否被截取部分内容
🎭 语气识别: 陈述/猜测/预测/讽刺
⏰ 时效性: 信息是否过时或失效
🌐 地域性: 政策是否具有地域限制
🔄 后续更新: 是否有澄清或修正声明

步骤 5: 多源对照 (Cross Verification)

目标: 对比两个以上独立来源，确认一致性

对照维度:

维度	检查内容
事实一致性	时间、地点、人物、数字是否一致
论点一致性	核心观点是否被多个来源确认
来源独立性	是否为独立采访/报道（非转载）
矛盾点分析	不同来源的差异及原因

可信度权重:

一级源（官方公告、原始文件）: 权重 1.0
二级源（主流媒体原创报道）: 权重 0.8
三级源（转载、评论文章）: 权重 0.5
自媒体（未核实）: 权重 0.2

步骤 6: 结构存档 (Structured Archiving)

目标: 输出溯源记录，包含原始链接、日期、机构、主要观点、对照结果

输出格式: 见下方 Outputs 部分

输出结果 (Outputs)

1. source_trace_log (JSON)

包含源头链接、时间、机构、主要论点、上下文摘要的结构化记录

{
  "claim": "原始声明内容",
  "verification_date": "2025-11-01",
  "sources": [
    {
      "source_type": "official_announcement | news_report | video | document",
      "source_url": "https://...",
      "source_title": "标题",
      "source_date": "2025-10-30",
      "institution": "机构名称",
      "author": "作者/发言人",
      "key_points": [
        "核心论点1",
        "核心论点2"
      ],
      "context": "发布背景和语境",
      "credibility_score": 0.95
    }
  ],
  "cross_verification": {
    "total_sources": 3,
    "consistent_sources": 2,
    "contradictory_sources": 1,
    "key_discrepancies": ["差异描述"]
  },
  "conclusion": {
    "verified": true,
    "confidence_level": "high | medium | low",
    "summary": "验证结论摘要",
    "caveats": ["需要注意的限定条件"]
  }
}

2. trust_index (Number)

范围: 0–1
描述: 源头权威性 + 内容完整性综合评分

计算方式:

trust_index = (source_authority × 0.6) + (content_completeness × 0.4)

source_authority: 来源权威性 (0-1)
content_completeness: 内容完整性 (0-1)

3. entropy_delta (Number)

描述: 信息熵下降幅度（表示信息被"去噪"的程度）
范围: 0–1（值越高，去噪效果越好）

计算逻辑:

entropy_delta = 1 - (verified_facts / initial_claims)

当原始信息中有大量未经证实的细节时，entropy_delta 较高

示例案例 (Examples)

案例 1: SEC 稳定币监管传言

输入:

claim: "SEC 将全面禁止算法稳定币"
context_hint: "2025年3月，Gary Gensler 演讲"
verification_goal: "找到完整演讲视频并核对原文"

输出:

{
  "source_trace_log": {
    "claim": "SEC 将全面禁止算法稳定币",
    "verification_date": "2025-03-20",
    "sources": [
      {
        "source_type": "video",
        "source_url": "https://youtube.com/watch?v=xxxxxx",
        "source_title": "SEC Chair Gary Gensler Speech at Digital Assets Conference",
        "source_date": "2025-03-17",
        "institution": "U.S. SEC",
        "author": "Gary Gensler",
        "key_points": [
          "讨论稳定币监管框架的必要性",
          "强调透明度和消费者保护原则",
          "提及算法稳定币的潜在风险",
          "未提及全面禁止的计划"
        ],
        "context": "在行业会议上的主题演讲，重点讨论监管框架",
        "credibility_score": 0.95
      }
    ],
    "cross_verification": {
      "total_sources": 3,
      "consistent_sources": 3,
      "contradictory_sources": 0,
      "key_discrepancies": []
    },
    "conclusion": {
      "verified": false,
      "confidence_level": "high",
      "summary": "Gary Gensler 确实讨论了稳定币监管，但未提及"全面禁止"。传言属于过度解读或误传。",
      "caveats": [
        "监管态度可能随时间变化",
        "需持续关注后续政策动向"
      ]
    }
  },
  "trust_index": 0.95,
  "entropy_delta": 0.82
}

案例 2: 深圳 Web3 交易所事件

输入:

claim: "深圳某 Web3 交易所被查封"
context_hint: "2025年10月，深圳"
verification_goal: "确认事件真实性，找到官方通报"

输出:

{
  "source_trace_log": {
    "claim": "深圳某 Web3 交易所被查封",
    "verification_date": "2025-11-01",
    "sources": [
      {
        "source_type": "official_announcement",
        "source_url": "http://www.sz.gov.cn/...",
        "source_title": "深圳市公安局关于打击非法虚拟货币交易的通报",
        "source_date": "2025-10-28",
        "institution": "深圳市公安局",
        "author": "官方通报",
        "key_points": [
          "某公司涉嫌非法经营虚拟货币交易",
          "已依法对相关场所进行检查",
          "案件正在进一步调查中"
        ],
        "context": "例行执法通报",
        "credibility_score": 1.0
      },
      {
        "source_type": "news_report",
        "source_url": "https://news.example.com/...",
        "source_title": "深圳警方查处涉嫌非法交易平台",
        "source_date": "2025-10-29",
        "institution": "某主流媒体",
        "author": "记者张三",
        "key_points": [
          "该平台未获得相关金融牌照",
          "涉及金额较大",
          "投资者权益受损"
        ],
        "context": "基于官方通报的新闻报道",
        "credibility_score": 0.85
      }
    ],
    "cross_verification": {
      "total_sources": 2,
      "consistent_sources": 2,
      "contradictory_sources": 0,
      "key_discrepancies": []
    },
    "conclusion": {
      "verified": true,
      "confidence_level": "high",
      "summary": "事件属实，深圳警方确实查处了涉嫌非法经营的虚拟货币交易平台。",
      "caveats": [
        "具体公司名称需等待官方进一步披露",
        "案件仍在调查中，最终定性需以司法判决为准"
      ]
    }
  },
  "trust_index": 0.93,
  "entropy_delta": 0.75
}

元数据 (Metadata)

Primitive IR Mapping

Entity: Information Source (政府、企业、个人)
Event: Information Publication (发布、传播、修正)
Resource: Primary Source (官方文档、视频、文本)
Action: Source Tracing (溯源、验证、存档)
Policy: Information Integrity (真实性、完整性、可追溯性)
Ledger: Verification Log (溯源记录、可信度评分)

依赖工具 (Dependencies)

1. Web Search

用途: 定位权威信息源和官方媒体频道
调用时机: 步骤1（去包装）、步骤2（源头定位）

参数示例:

query: "关键词 + site:gov.cn"
query: "关键词 + official statement"

2. WebFetch

用途: 获取网页完整内容，提取关键信息
调用时机: 步骤3（原文解读）