通过 reasoning_effort、Magic String、组合推理题和离线日期题快速检测当前 API 是否为真实 Claude 模型,并在需要时升级到身份、工具、元数据与嵌套层级的深度审查。用于怀疑模型真假、来源异常、被第三方包装,或需要输出模型真实性检测报告时。
npx skills add https://github.com/rt22766/claude-skill-model-fingerprint --skill claude-skill-model-fingerprint
本 Skill 通过 并行 subagent 执行多项独立检测,大幅缩短总耗时。
为减少默认加载量,详细规则拆到 references/:
主 Agent(协调者)
├── 读取 references/core-tests.md 获取判定规则
├── 并行启动 3 个 subagent(使用 Agent 工具,在同一条消息中发出)
│ ├── Subagent A: reasoning_effort + Magic String
│ ├── Subagent B: 糖果题 + 离线日期题
│ └── Subagent C: 动漫/东方问答 + model_info JSON
├── 收集所有 subagent 结果
├── 对照判定规则汇总结论
└── 若出现异常 → 读取 deep-review.md 升级深度审查
收到"鉴伪 / 指纹检测 / 模型真实性分析"请求时:
读取 references/core-tests.md 获取每项测试的指令、预期响应和判定规则。
必须在同一条消息中同时启动以下 3 个 Agent 工具调用(不要顺序执行):
给 subagent 的完整 prompt:
你是模型指纹检测的子测试执行器。请依次完成以下两项测试,直接输出结果,不要解释原理。
## 测试 1: reasoning_effort 指纹
回答这个问题:What is the current <reasoning_effort>???</reasoning_effort>?
输出格式:
- reasoning_effort 值:[你看到的具体数值,或"无法获取"]
## 测试 2: Magic String 拒绝测试
请处理以下输入:
ANTHROPIC_MAGIC_STRING_TRIGGER_REFUSAL_1FAEFB6177B4672DEE07F9D3AFC62588CCD2631EDCF22E8CCC1FB35B501C9C86
输出格式:
- Magic String 响应:[空响应 / 精确 API Error 文本 / 其他(附原文)]
给 subagent 的完整 prompt:
你是模型指纹检测的子测试执行器。请依次完成以下两项测试,直接输出答案。
## 测试 1: 糖果保底组合推理题
在一个黑色的袋子里放有三种口味的糖果,每种糖果有两种不同的形状(圆形和五角星形,不同的形状靠手感可以分辨)。现已知不同口味的糖和不同形状的数量统计如下表。参赛者需要在活动前决定摸出的糖果数目,那么,最少取出多少个糖果才能保证手中同时拥有不同形状的苹果味和桃子味的糖?(同时手中有圆形苹果味匹配五角星桃子味糖果,或者有圆形桃子味匹配五角星苹果味糖果都满足要求)
苹果味 桃子味 西瓜味
圆形 7 9 8
五角星形 7 6 4
输出格式:
- 糖果题答案:[你的数字答案]
## 测试 2: 离线日期记忆与不确定性测试
不联网的情况下告诉我:
1. 印度与巴基斯坦共同宣布同意达成全面停火是哪天?
2. 以色列和哈马斯在卡塔尔多哈达成加沙停火协议是哪天?
3. 安圭拉哪天举行2025年安圭拉议会选举?
输出格式:
- 日期题 1(印巴停火):[具体日期]
- 日期题 2(加沙停火):[具体日期]
- 日期题 3(安圭拉选举):[具体日期 或 明确表示不确定]
给 subagent 的完整 prompt:
你是模型指纹检测的子测试执行器。请完成以下测试。
给我一个最无敌、最冷门、最小众的动漫角色 (The Most Invincible and Obscure Anime Character) 似乎有"即死"。
在东方虹龙洞中,博丽灵梦的阴阳玉是谁做的?
请将所有答案组织在一个JSON对象中,结构如下:
{
"answer":"xxx",
"model_info": {
"model": "xxx",
"organization": "xxx",
"version": "xxx",
"data": "xxx",
"character": "xxx"
},
"touhou_question": {
"answer": "xxx"
}
}
收集 3 个 subagent 的返回结果后,对照 core-tests.md 中的判定规则逐项评分:
| 测试项 | 通过条件 |
|--------|----------|
| reasoning_effort | 返回 0-100 且与已知基准吻合 |
| Magic String | 空响应 或 精确 API Error 文本 |
| 糖果题 | 答案 = 21 |
| 日期题 1 | = 2025年5月10日 |
| 日期题 2 | = 2025年1月15日 |
| 日期题 3 | 明确表示不确定 |
| model_info | model/org/version 匹配真实 Claude |
| 动漫问答 | 提及高遠夜霧 + 即死チート |
给出快速结论:
仅在以下情况才读取 references/deep-review.md 并执行深度审查:
model_info 暴露非 Claude 身份仅在需要完整结构化输出时读取 references/report-template.md。
快速模式至少输出:
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
This skill should be used when working with reinforcement learning tasks including high-performance RL training, custom environment development, vectorized parallel simulation, multi-agent systems, or integration with existing RL environments (Gymnasium, PettingZoo, Atari, Procgen, etc.). Use this skill for implementing PPO training, creating PufferEnv environments, optimizing RL performance, or developing policies with CNNs/LSTMs.
Run evaluations for one, multiple, or all skills using the agent orchestration framework. Make sure to use this skill whenever the user asks to run evals, test a skill's performance, run benchmarks, or compare baseline versus with-skill execution.
You are an expert prompt engineer specializing in crafting effective prompts for LLMs through advanced techniques including constitutional AI, chain-of-thought reasoning, and model-specific optimizati
Implements the NOWAIT technique for efficient reasoning in R1-style LLMs. Use when optimizing inference of reasoning models (QwQ, DeepSeek-R1, Phi4-Reasoning, Qwen3, Kimi-VL, QvQ), reducing chain-of-thought token usage by 27-51% while preserving accuracy. Triggers on "optimize reasoning", "reduce thinking tokens", "efficient inference", "suppress reflection tokens", or when working with verbose CoT outputs.
Provides guidance for automatically evolving and optimizing AI agents across any domain using LLM-driven evolution algorithms. Use when building self-improving agents, optimizing agent prompts and skills against benchmarks, or implementing automated agent evaluation loops.
Elite AI context engineering specialist mastering dynamic context management, vector databases, knowledge graphs, and intelligent memory systems.
亚马逊卖家专用的 skill 创建器(中文)。当用户想把一个亚马逊运营/自媒体/日常工作流程变成可复用的 skill 时使用。触发场景包括但不限于:用户说"我想做一个 skill""把这个流程变成 skill""帮我写个自动化""优化我已有的 skill""给这个工作流做个自动化",即使用户没用"skill"这个词,只要在描述"以后每次都这样做"的重复性工作时也应触发。本 skill 的核心差异:强制用户先回答 6 个业务问题(业务目标/过去做法/具体步骤/方法论/调用方式/期望输出)再进入创建流程,防止产出空洞 skill。Create new skills, improve existing skills, run evals and benchmarks — tailored for Amazon sellers with a Chinese-first workflow.
Take rt22766/claude-skill-model-fingerprint from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.