Proofworks
Proofworks — исследовательский навык, который проверяет собственные цитаты
Proofworks — это клиентский исследовательский навык для ИИ-агентов. Он превращает черновик с цитатами в аннотированный черновик: для каждого утверждения, ссылающегося на источник, он загружает источник, проверяет утверждение по нему и объясняет почему — с подтверждающим отрывком, когда оно подтверждено, и честным отказом, когда нет.
Никакого размещённого сервера, никакого MCP, никакого API-ключа, никакой учётной записи. Он работает внутри вашего агента, на его собственной машине и его собственной модели.
Продукт — это навык: операционная процедура
SKILL.mdплюс два небольших вспомогательных скрипта. Этот репозиторий — одновременно и исходный код, и навык.Честность — суть. Проверка — это двухэтапная проверка. Детерминированный первый этап проверяет, встречается ли точная цитата или число в загруженном источнике. Всё остальное переходит на строгий этап суждения, привязанный к источнику.
Быстрый старт
Дайте любому агенту эту одну строку (работает с Claude Code, Codex, OpenCode, Windsurf, Cursor, Copilot или любым агентом, который может загрузить URL):
Fetch and execute the setup instructions for the Proofworks skill from @url:https://sentrylab.app/agent-setup/prompt.mdАгент клонирует этот репозиторий, читает skill/proofworks-verifier/SKILL.md и принимает цикл проверки и обратного заполнения.
Related MCP server: footnote
Что в репозитории
skill/proofworks-verifier/— продуктSKILL.md— операционная процедура, которой следует агентreferences/loop.md— протокол цикла проверки и обратного заполнения + JSON-схемаscripts/fetch_source.py— детерминированная загрузка + преобразование URL в текстscripts/presence_match.py— проверка наличия точной цитаты/числаtests/test_helpers.py— регрессионные тесты для вспомогательных скриптов
src/— Cloudflare Worker, который обслуживает целевую страницу и статические файлы, необходимые агенту для поиска и принятия навыка:/— маркетинговая целевая страница/agent-setup/prompt.md— однострочный запрос на установку навыка (поверхность продукта)/llms.txt,/robots.txt,/sitemap.xml,/.well-known/*, IndexNow keys
Как работает проверка
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 / exhaustedПо каждому утверждению навык сообщает: verified (с соответствующим отрывком) или unsupported / exhausted. Если факт утверждения неверен, но ни один источник его не подтверждает («Эйфелева башня находится в Майами»), утверждение остаётся unsupported, и навык помечает предлагаемое исправление — решение принимает пользователь. Исправления никогда не применяются молча.
Разработка
Worker написан на TypeScript и работает на Cloudflare Workers.
npm install
npm run typecheck # tsc --noEmit
npx wrangler dev --local --port 8787 # local dev
npx wrangler deploy # production (sentrylab.app)Предостережение при редактировании src/ui.ts и src/agent.ts: целевая страница и содержимое навыка — это шаблонные литералы TypeScript. Один символ \n или неэкранированный обратный апостроф внутри такого литерала превращается в настоящий перевод строки / завершает литерал в выдаваемом выводе — незаметно ломая страницу. Используйте \\n и \` и проверяйте выдаваемые байты (шестнадцатеричный дамп python3) плюс node --check для извлечённого встроенного скрипта после их изменения.
Лицензия
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-