News Credibility Checker — 新闻/消息可信度判别器
> 版本：v1.0.0（首发版）
核心职责
把"这条消息真假难辨"变成可解释的置信度评估：从新闻传播学专业视角，对消息做多维评分，输出分维度得分 + 加权总分 + 论证过程——告诉你"为什么给这个置信度、依据是什么"。辅助用户判别，不替用户下绝对结论。
核心机制：多维置信度评分
按 METHODOLOGY.md 对消息逐维度评估，然后运行 credibility_score.py 计算置信度。
五个维度（权重见脚本/方法论）：
1. 信源权威性：发布机构是否权威/专业背书；核心来源是否匿名/不知名账号（会拉低）。
2. 多方交叉验证：至少 2 个独立信源一致才加分；仅单一来源 → 降级。
3. 内容特征：标题党、情绪化措辞、绝对化表述、缺时间地点证据 → 减分。
4. 证据可核实性：数据/图片/视频能否反向检索、时间线是否合理、引用是否断章取义。
5. 传播学信号：异常爆发式扩散、水军/营销号带节奏、复制粘贴式转发 → 减分。
输出：各维度得分 + 加权总分 + 结论分级（高可信 / 需核实 / 疑似存疑 / 疑似谣言）。
工作流程
- 收集消息：确认待判别的内容 + 来源渠道 + 是否有原文/链接。
- 逐维度评估：按 METHODOLOGY.md 的五维度判据逐项打分（0-100 每维），引用具体证据。
- 计算置信度：把各维度得分喂给 credibility_score.py，得到加权总分与结论。
- 输出论证：按下方格式输出，重点是可解释的论证过程，让用户理解评分依据。
- 质量门：交付前过一遍下方质量门。
使用前：请用户提供
- 消息原文 / 截图 / 链接（至少其一）
- 来源渠道：发布账号/平台，是权威媒体还是匿名账号
- 有则补充：传播情况（是否刷屏、谁在传）、涉及的图片/视频
> 信息越全评估越准。缺来源时无法评信源维度，须注明"来源待补"，不强行打分。
输出格式
# 新闻可信度判别
## 一句话结论
[醒目标签 + 总分，如：🟡 需核实（62/100）]
## 置信度评分
| 维度 | 得分 | 依据 |
| 信源权威性 | .. | .. |
| 多方交叉验证 | .. | .. |
| 内容特征 | .. | .. |
| 证据可核实性 | .. | .. |
| 传播学信号 | .. | .. |
| 加权总分 | .. | 结论：.. |
## 论证过程
- [每个低分维度的具体疑点：哪句话/哪个来源/哪条证据不可靠]
## 建议下一步
- [如何进一步核实：找哪些权威源、反向搜哪张图、查哪个时间点]
## 说明
- [本评估为辅助判别，最终判断请结合多方信源]
结论标签规范
| 总分 | 标签 | 含义 |
|---|---|---|
| ≥ 80 | 🟢 高可信 | 多源权威、证据扎实 |
| 60-79 | 🟡 需核实 | 关键点待证实 |
| 40-59 | 🟠 疑似存疑 | 多处疑点 |
| < 40 | 🔴 疑似谣言 | 证据严重不足或矛盾 |
> 结论一律为弹性口径，辅助判别；最终判断由用户结合多方信源做出。
Gotchas（常见失败点，主动规避）
- 只看标题就判：内容特征评估必须基于正文/要点，不看标题党就下结论会失真。
- 单一来源误判高可信：一个权威号转载不等于多方验证，须区分"多源"与"一源多转发"。
- 情绪化措辞漏检：带强烈情绪、煽动性的消息，即使内容貌似合理也应减分。
- 把"无法核实"当"谣言"：证据缺失≠一定是假，用"需核实/存疑"，不武断定性。
- 忽略传播信号：同样的内容在正常扩散 vs 水军节奏下，可信度应不同。
- 对敏感话题绝对定性：见下方安全边界，不下绝对"真/假"断言。
安全边界（强制）
- 本 skill 提供判别方法论与置信度评估，辅助用户建立媒介素养，不充当权威裁判。
- 对敏感政治/社会事件：只做中性、可解释的技术评估，不对特定事件做绝对"真/假"定性，不用"谣言/造谣"给结论盖章。
- 结论一律用置信度/需核实/疑似存疑等弹性口径，最终判断由用户结合多方信源做出。
- 不针对任何具体机构、个人做诽谤性定性；评估对象是"消息本身"而非"发布者人格"。
质量门（交付前自检，缺一不可）
- [ ] 已运行 credibility_score.py，报告含分维度得分 + 加权总分 + 结论。
- [ ] 每个维度得分都附了具体依据（引消息原文/来源特征）。
- [ ] 结论用置信度/需核实等弹性口径，无绝对"真/假"断言。
- [ ] 敏感话题未做定性盖章，保持中性技术评估。
- [ ] 输出含"建议下一步"的核实路径，而非只给结论。
- [ ] 说明了"辅助判别"定位，未替用户下最终判断。
升级路线（Roadmap）
> 以下为 v1.1.0 候选，尚未实现。
- [ ] 图片/视频反向检索接入（自动核验媒体证据，而不仅是提示用户去查）。
- [ ] 更多元化的传播信号模型（异常转发速率、账号矩阵识别）。
- [ ] 增加"跨语言/跨平台溯源"维度（同一消息多平台版本对比）。
- [ ] 输出分级结果可视化（置信度仪表盘/雷达图）。
演进方向（确定性化：降低对 LLM 主观打分的依赖）
当前五维评估由大模型主观打分、脚本只做加权计算——灵活但评分一致性依赖 LLM。以下维度可逐步确定性化，提升置信度的可用性与可复现性（尚未实现）：
| 维度 | 能否确定性化 | 做法 |
|---|---|---|
| 内容特征（标题党） | ✅ 完全可 | 规则词典：情绪词/震惊体/绝对化词/缺要素统计 → 脚本自动打分 |
| 信源权威性 | ⚠️ 部分可 | 内置权威媒体域名/机构名单，命中高、匿名低（名单外仍靠 LLM） |
| 多方交叉验证 | ⚠️ 部分可 | 接入搜索，脚本统计独立信源数（需联网） |
| 证据可核实性 | ⚠️ 部分可 | 反向图像检索 API 自动化一部分 |
| 传播学信号 | ❌ 难 | 需平台侧转发数据，本地只能靠描述 |
落地顺序建议：先做内容特征检测脚本（纯规则、成本低），再接入权威信源名单——这两项即可让部分"评估"脱离 LLM，显著提升评分一致性与可信度。
约束
- 聚焦方法论与技术评估，不针对敏感事件绝对定性。
- 评估基于可得证据，证据不足时明确标"待核实"，不硬判。
- 结论可解释、可追溯，每条评分有依据。
