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启用 Perplexity 的 AI API 与大语言模型的集成,通过使用专门的提示模板来实现高级聊天补全,适用于技术文档、代码审查和 API 文档等任务
原作者:@spences10
来源:ModelScope MCP
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目录 / 开发工具 / shadow-verify
在任何高风险子代理调查(代码审查、审计、问题报告、大规模重构、差距分析)之后,或当子代理使用高置信度语言(如“确信”、“肯定”、“显然”,置信度≥80%)做出断言时,立即启动并行对抗性验证波——因为置信度是触发条件,而非最终结论。影子验证器仅通过工具调用,独立从头重新推导2–3个关键主张,并返回CONFIRMED(已确认)/REFUTED(已反驳)/STALE(已过时)/UNVERIFIABLE(无法验证)的结果,在用户采取行动前标记出分歧。当子代理的输出将驱动决策、文件变更、提交或产生外部副作用时,必须使用此机制。
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-08 16:19 | 1b9fc0c1 | 可取 |
版本索引永久保留;内容副本只保留最新 1 份,更早版本仅留索引与哈希(存档时间线的证据链不会因此断裂)。
启用 Perplexity 的 AI API 与大语言模型的集成,通过使用专门的提示模板来实现高级聊天补全,适用于技术文档、代码审查和 API 文档等任务
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