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markup-detection
当用户要求进行标记检测、篡改识别、图像篡改检测、深度伪造识别、文档完整性验证、隐藏标记分析、元数据取证、EXIF分析、内容真实性验证、合成媒体识别、图像篡改检测、C2PA(内容来源与真实性认证)或跨文档、图像和视频的来源验证时,应使用此技能。该技能指导对视觉篡改指标(如拼接、克隆、光照或阴影不一致、压缩伪影)进行工作流层面的评估,执行元数据和来源检查(如EXIF信息、哈希值、来源链),分析文档修订和隐藏标记(如跟踪更改、批注、不可见文本),识别合成媒体和深度伪造的警示信号,涵盖水印和内容凭证相关概念,并提供结构化报告,包括置信度等级和明确的局限性说明——但不涉及训练检测模型(由机器学习研究工程师负责安全防护)、设计密码学水印(由密码学专家负责)、完整的数字取证实验室溯源或法律结论,也不包括仅基于区块链的追踪,除非用户明确限定在链上上下文中。
模型生成摘要(rules/v1 · 2026-11-14 12:14):当用户要求进行标记检测、篡改识别、图像篡改检测、深度伪造识别、文档完整性验证、隐藏标记分析、元数据取证、EXIF分析、内容真实性验证、合成媒体识别、图像篡改检测、C2PA(内容来源与真实性认证)或跨文档、图像和视频的来源验证时,应使用此技能
这是模型对公开材料的总结,不是官方声明,请以原链内容为准。
这是模型对公开材料的总结,不是官方声明,请以原链内容为准。
存档时间线
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-14 12:13 | f503335a | 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)。
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