Proofworks
Proofworks — eine Research-Fähigkeit, die ihre eigenen Zitate verifiziert
Proofworks ist eine clientseitige Research-Fähigkeit für KI-Agenten. Es verwandelt einen zitierten Entwurf in einen annotierten Entwurf: Für jede Behauptung, die eine Quelle zitiert, ruft es die Quelle ab, prüft die Behauptung gegen sie und sagt warum — mit einem unterstützenden Passus, wenn sie verifiziert ist, und einer ehrlichen Ablehnung, wenn nicht.
Kein gehosteter Server, kein MCP, kein API-Schlüssel, kein Konto. Es läuft in deinem Agenten, auf seiner eigenen Maschine und mit seinem eigenen Modell.
Das Produkt ist die Fähigkeit — eine
SKILL.md-Betriebsanleitung plus zwei kleine Hilfsskripte. Dieses Repo ist sowohl die Quelle als auch die Fähigkeit.Ehrlichkeit ist der Punkt. Die Verifizierung ist ein zweistufiger Check. Ein deterministischer erster Durchgang prüft, ob das exakte Zitat oder die Zahl in der abgerufenen Quelle vorkommt. Alles andere geht an einen strengen, quellenbezogenen Urteilsdurchgang.
Schnellstart
Gib jedem Agenten diese eine Zeile (funktioniert mit Claude Code, Codex, OpenCode, Windsurf, Cursor, Copilot oder jedem Agenten, der eine URL abrufen kann):
Fetch and execute the setup instructions for the Proofworks skill from @url:https://sentrylab.app/agent-setup/prompt.mdDer Agent klont dieses Repo, liest skill/proofworks-verifier/SKILL.md und
übernimmt die Verify-and-Backfill-Schleife.
Related MCP server: footnote
Was ist im Repo
skill/proofworks-verifier/— das ProduktSKILL.md— die Betriebsanleitung, der ein Agent folgtreferences/loop.md— das Verify-and-Backfill-Schleifenprotokoll + JSON-Schemascripts/fetch_source.py— deterministischer Abruf + URL in Text umwandelnscripts/presence_match.py— Literal-Zitat/Zahlen-Präsenzprüfungtests/test_helpers.py— Regressionstests für die Helfer
src/— der Cloudflare Worker, der die Landingpage und die statischen Dateien bereitstellt, die ein Agent benötigt, um die Fähigkeit zu finden und zu übernehmen:/— die Marketing-Landingpage/agent-setup/prompt.md— der einzeilige Skill-Installationsprompt (die Produktoberfläche)/llms.txt,/robots.txt,/sitemap.xml,/.well-known/*, IndexNow-Schlüssel
Wie die Verifizierung funktioniert
claim + cited source
│ 1. fetch (deterministic) — fetch_source.py
v
source text
│ 2. presence pass (deterministic) — presence_match.py
v
present? ──yes──► verified (record the matching passage)
│ no
v
3. semantic pass (LLM, source-only): does the source support the claim as written?
│
supported? ──yes──► verified
│ no
v
4. backfill: find one extra source for the claim as written
│
pass ──► verified (add the extra source) · fail ──► unsupported / exhaustedPro Behauptung meldet die Fähigkeit: verified (mit dem passenden Passus) oder
unsupported / exhausted. Wenn die Tatsache einer Behauptung falsch ist, aber keine Quelle sie stützt
(„Der Eiffelturm ist in Miami“), bleibt die Behauptung unsupported und die Fähigkeit
kennzeichnet einen vorgeschlagenen Korrekturvorschlag — der Benutzer entscheidet. Korrekturen werden nie stillschweigend
angewendet.
Entwicklung
Der Worker ist TypeScript auf Cloudflare Workers.
npm install
npm run typecheck # tsc --noEmit
npx wrangler dev --local --port 8787 # local dev
npx wrangler deploy # production (sentrylab.app)Warnung für Änderungen an src/ui.ts und src/agent.ts: die Landingpage und der
Skill-Inhalt sind TypeScript-Template-Literale. Ein einzelnes \n oder ein nicht maskierter
Backtick darin wird zu einem echten Zeilenumbruch / beendet das Literal in der
ausgelieferten Ausgabe — was die Seite stillschweigend bricht. Verwenden Sie \\n und \` und überprüfen Sie die
ausgelieferten Bytes (python3-Hexdump) sowie node --check auf dem extrahierten Inline-
Skript, nachdem Sie sie geändert haben.
Lizenz
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Deterministic signed verification of numeric & financial claims for AI agents & spreadsheets.
Deterministic fact verification for AI agents — checksums & curated data, not guesses.
One-stop claim verification for AI agents: verdicts with confidence, evidence, signed receipts.
Paid deterministic data-quality and execution-verification tools for AI agents.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables agents to verify claims with evidence-based truth scores and confidence levels by running a deterministic pipeline of evidence lanes and adversarial checks.26MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables agents to verify their own output mid-task by checking every claim against provided sources, returning supported, partial, unsupported, or contradicted verdicts with exact citations.MIT
- AlicenseBqualityCmaintenanceEnables AI agents to verify technical claims against supplied evidence, identify unsupported assumptions and contradictions, and recommend the smallest next check before acting.5MIT
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables autonomous agents and MCP clients to decompose text into atomic claims and verify them against reference knowledge, detecting ungrounded claims, numerical contradictions, and hallucinated entities.7-