1实现原理 · 为什么它能做到

机制是『答复后置自查钩子』：模型在给出可能被用户据以行动的实质性答复（建议、草稿、估算、事实断言、多步论证）定稿前，先判断本次答复是否该附 2-3 个追问。

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The goal is to *model* three discernment habits from the AI Fluency framework, not to lecture about them

三个被建模的习惯：Checking facts / Questioning reasoning / Noticing missing context——追问不是泛泛的『你核实一下』，而是把这三个习惯实例化到本次答复的具体数字、推理步骤与假设上。

静默为默认、每对话至多一次：绝大多数答复不加 nudge，加了就绝不在同一对话重复。

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**Once per conversation.** Offer the nudge at most once in a conversation. If you have already offered it on an earlier turn, stay silent on later turns even when the new answer would otherwise qualify

'Silence is the right default' 与『重复会把轻推变成唠叨』（'repeating it turns a light suggestion into nagging'）是频率控制的理由。

触发/不触发都靠『排除法清单』而非阈值：consequential domain、估算数字、可被转述的事实、多步推理、数据解读、实质性草稿为正向案例；创意写作、闲聊、用户会运行的代码、简单查证、纯教学解释、以及四种『用户已自我覆盖』模式（要求核实/要快版/请我检查/给了原始材料）为豁免。

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Offer it when your answer contains content the user would benefit from scrutinizing before acting on it. The clearest cases:

豁免示例原文：'Code the user will execute — running it is the verification.'、'The user asked you to verify, cite, or flag uncertainty. If their question included "double-check,"…they've already put themselves in a critical frame.'——设计用心是『别对已经处于批判框架的用户重复说教』。

追问必须绑定具体内容：每条指向刚给答复里的一个数字/命名步骤/假设，禁止泛化模板问句。

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Generic prompts ("Can you verify those facts?") defeat the purpose; the value is in the specificity.

三个 prompt 型（fact/figure 核对、reasoning step/assumption 探测、missing context 提示）各有示例句；用户可直接原话反问模型。

输出格式被硬编码：固定 lead-in 行 + 纯文本子弹，2-3 条、每条 ≤120 字符、放在完整答复之后、之后不再加任何话。

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Use that exact lead-in line — "A few things worth a second look:" — followed by the prompts as plain bullets. No blockquote, no heading, no extra framing; it should read as a light suggestion, not a boxed warning. Plain text only — no HTML, no headings, no emoji.

格式模板区给出示例代码块；'Don't add anything after the nudge' —— nudge 必须是答复的收尾。

2核心能力

01对可行动实质性答复（估算、建议、事实断言、多步推理、数据解读、草稿）自动追加 2-3 条核验追问

02三类追问建模：事实核验（怎么查/和用户自己数据比）、推理质疑（依据什么假设）、缺失上下文提示

03免打扰豁免网：琐碎 how-to、教学解释、代码、用户已要求核实/要简版/给了材料等一律不加

04每对话一次的去烦扰控制（at-most-once）

05可原话回发的用户侧追问（第一人称、问句、≤120 字符、无格式噪音）

4管控建议与判定依据

建议配套管控措施

面向 Agent

可自动加载

面向管理者

登记来源与版本

判定依据（文件路径与关键语句摘要）

SKILL.md: 纯提示词指令与规则文本，无脚本执行与外部影响

审计说明： 。纯指令型对话技能：无脚本执行、无网络外发、无凭证读取、无本地读写、零代码资产（仅 SKILL.md + LICENSE.txt）。触发完全由模型在生成答复时自我判断，不改变宿主权限边界。注意点仅为对话性引导分寸，不构成代码级风险。

5第二遍独立确认

[ok] 资产面：仅 SKILL.md + LICENSE.txt — glob 全量（含隐藏文件）确认无其他文件。
[ok] 零脚本/零网络/零凭证/零写入 — 全文 token 扫描零命中；无任何文件操作动词。
[ok] at-most-once 与 silence-default 存在 — 'Offer the nudge at most once in a conversation.' 与 'Silence is the right default' 原文均在。
[ok] 豁免清单与 description 一致 — description 列的 skip 场景（trivial how-to、educational、format/convert、code、creative、已要求 double-check）全部在 When not to 节有展开原文。
[ok] 输出格式硬规则 — lead-in 'A few things worth a second look:' 与 'Plain text only — no HTML, no headings, no emoji'、'under ~120 characters' 原文均在。
[ok] 夸大检查 — description 未承诺任何工具/外部数据能力，全部行为为对话文本追加——与正文能力相符，无越界。

6结论

轻量高杠杆：零成本加一层『关键假设自查』，针对 AI 自信输出的盲区（fake clarity）。

强用户尊重设计：豁免清单把『用户已要求核实/要快版/给了材料』全部排除，避免说教感。

追问可执行性高：每条绑定具体数字/步骤/假设且可原话回发，把反思成本压到最低。

极克制：每对话一次、格式硬编码、静默默认——不会累积成噪音。

适合： 适合任何『用户将据答复行动』的高风险对话：估算/预算/健康/法律/财务/职业建议、重要邮件与提案草稿、数据解读、多步论证。特别是用户可能把 AI 答复当权威转述给别人的场景（报告、决策会议）。

不适合： 不适合教学型/好奇型问答（解释概念、定义比较）、代码执行型任务（跑起来就是验证）、用户已明确要快版或自己会核实的场景、创意写作与闲聊——这些场景加 nudge 反而是噪音。

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① Verified Mirror 2026-09-09

Option A · Direct DownloadDownload discernment-nudge.tar.gz

sha256: 35e91c7b3cb30136…

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install.json

agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。

② Upstream GitHub

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