claim-verification

name	claim-verification
description	把一份分析报告、手稿草稿或结论段落拆成原子陈述，逐条打到权威数据库与文献核验，并标注每条的支持/反驳/无证据状态。当用户要求核查结论、验证结果、检查引用是否属实、审阅手稿的事实性、或问"这些数字可靠吗"时使用。也在提交前的最后一道自查时使用。
allowed-tools	Read, Write, Grep, Glob, Bash(python -m provenance.*), mcp__pubmed__*, mcp__ot__*, mcp__chembl__*, mcp__c-trials__*, mcp__consensus__*, mcp__biorxiv__*, mcp__kg__*, mcp__codex__*, Agent(stats-auditor, bio-critic)
model	opus
effort	xhigh

claim → 库核验

为什么这个 skill 值得花 xhigh effort

带核验与不带核验的差距是可量化的：GeneAgent 的 SelfVeri-Agent 把每条陈述 提取出来打到 18 个策展数据库（4 个 web API），富集术语的精确匹配率 从 56% 提升到 80.7%；在 15,848 条被核验的陈述中，84% 得到支持、8% 被反驳； 人工复查 132 个核验决定，92% 正确。

最重要的一条警示，放在最前面

对陈述的验证 ≠ 对执行的验证。

Kosmos 为每一条陈述都给出了指向代码或文献的引用，独立科学家评判的 陈述准确率仍只有 79.4%。也就是说：一条陈述"有引用、读着对、格式规范" 可以同时是错的。

所以本 skill 的第 3 档必须包含独立重算，不能只做"读着像对"。 只做前两档就宣称已验证，是这个流程里最容易犯的错。

三档并行

第 1 档 —— 确定性检查（先做，最便宜）

• 每个数值断言能否在 RUN_LEDGER.jsonl 找到对应执行记录？ （.claude/hooks/no_fabrication_exit.py 已强制，这里做二次确认并出报告）
• 引用的 accession 是否真实存在？GSE\d+ / SRR\d+ / PRJ[EDN][A-Z]\d+ / phs\d{6} 逐个解析。幻觉出来的 accession 是高频失败模式。
• DOI 是否解析？作者-年份-期刊三者是否与 DOI 元数据一致？ （引用错配比引用不存在更难发现）
• 统计量内部是否自洽？n、df、p、CI 能否互相推出？ 交给 Agent(stats-auditor)。

第 2 档 —— 陈述 → 权威库

拆成原子陈述（一条陈述 = 一个可独立判真假的命题），逐条路由：

陈述类型	路由到
基因-疾病关联	mcp__ot__*（Open Targets，CC0，26.06 版本活跃）
化合物-靶点活性	mcp__chembl__*
临床试验存在性/结果	mcp__c-trials__*
文献主张	mcp__pubmed__* + mcp__consensus__* + mcp__biorxiv__*
机制/通路	mcp__kg__*（只查 asserted 命名空间）

每条陈述输出四态之一：supported / refuted / no-evidence / out-of-scope。 "no-evidence" 不等于 "refuted"，也不等于 "可以保留" —— 它意味着 这条陈述在正文中必须降级为推测性表述，或删除。

门槛：整份文档的 supported 比例 ≥ 90% 才放行（G_V）。 参考 Kosmos 的 79.4% —— 那是有引用的情况下的上限，所以阈值必须高于它。

第 3 档 —— 异构独立重算 + 对抗反驳

用不同的模型家族，理由是错误模式不相关。调 mcp__codex__codex：

任务：不要评价下面的分析，而是独立重新计算它的关键统计量。
输入：{run_dir}/results/ 下的原始输出文件 + {pipeline}
要求：
  1. 用你自己的实现重算：{列出 3–5 个关键量}
  2. 报告你的值与原值的相对偏差
  3. 若偏差 > 1%，指出最可能的原因
  4. 另外：试图反驳主结论。默认立场是"结论不成立"，需要证据说服你。
输出 JSON：{recomputed, values, max_relative_delta, refutations[]}

偏差判读：

• > 1% 必须解释来源。 注意有些非确定性来自工具本身而非代码 —— 已发表结果显示结构变异 caller 在打乱但等价的输入上产生 3.5–25.0% 不同的 call set。这类偏差要在 Methods 里显式披露量级， 不要抹平。
• 反驳必须逐条书面回应。未回应的反驳直接卡门。

输出

results/verification_report.md：

# 核验报告
陈述总数 N / supported X (x%) / refuted Y / no-evidence Z

## 必须修改（refuted）
- [陈述原文] → [反驳证据 + 来源 URL] → [建议改法]

## 必须降级（no-evidence）
- [陈述原文] → [已查库与查询词] → [建议改成推测性表述或删除]

## 独立重算对照
| 量 | 原值 | 重算值 | 相对偏差 | 判读 |

## 未回应的反驳
（此节非空则 G_V 门不通过）

同时把逐条结果写成 results/claims.jsonl，供 provenance/agent_run_crate.py 装入 crate —— 核验记录本身也是 provenance 的一部分。

一个容易漏的合规检查

若数据涉及 All of Us：扫描所有表格，1–20 的参与者计数必须抑制 （0 允许），且不得发布能反推出被抑制计数的边际和或差值。 .claude/hooks/suppress_small_counts.py 会自动拦，但这里应主动检查一遍 ——包括图形中的点数和图注里的 n。