CCFingerprint
🇨🇳 中文 | 🇺🇸 English
你是不是经常感觉 AI 模型"降智"了？怀疑实际使用的模型被偷偷替换，并非服务商所宣称的那个？
CCFingerprint 是一个 AI 模型身份指纹识别工具。它让模型作答一组探针，再由本地脚本进行确定性评分——不依赖模型自我声明、也不让模型自己当裁判——帮你判断 AI 助手背后的模型是否货真价实、是否被降级。
🌐 查看详细介绍
v2.3 更新了什么？
- 14 款助手都装成真正的
/fingerprint 命令：各家助手已普遍改用 Agent Skills / 命令文件，所以每个目标都改为生成独立的、按需调用的命令。旧版写入的 AGENTS.md、.windsurfrules、.clinerules、copilot-instructions.md 都是"常驻规则"，会把整套探针注入每一次对话，还会覆盖这些文件原有内容；init 现在发现这类残留会提示你清理。
- 绝不覆盖你的文件：目标文件已存在且不是 ccfingerprint 生成的，除非加
--force，否则跳过。
- 知识锚点更新到 2026 年 10 月（Claude 5 / 5.5、GPT-6、Qwen3.8-Max、2026 年诺贝尔奖等）。
- 修正身份核验逻辑：模型都是先训练、后发布，问模型"你自己是什么时候发布的"本来就答不出来，旧版因此会把真旗舰误判为冒牌。v2.3 改为检查：自称 X 的模型，必须知道 X 官方知识截止日期之前足够早的事件。
- 日期判分更稳：
2025-08-07、Aug 2025、7 August 2025、2025年8月 都能识别（±1 个月），"年份对、月份错"算"大致知道"而不算编造。
- 更难的能力探针：2026 年的小模型也能轻松做对"球拍和球""数字母"，题库新增代码追踪、日历推算、骑士与无赖、容斥计数、中国剩余定理；提示词明确禁止用代码或工具解题。
安装
在你的项目里打开 AI 助手（Claude Code / Codex / Cursor / Copilot 等），直接对它说：
安装 https://github.com/HoneyMeta/ccfingerprint
AI 会按下面的「给 AI 的安装步骤」自动完成安装。
给 AI 的安装步骤
- 从 GitHub 安装命令行工具（需要 Node.js 20+ 和 git）：
npm install -g github:HoneyMeta/ccfingerprint
- 在用户的项目根目录，按你自己是哪个助手运行
ccfp init（类型对照下方「支持的 AI 助手」表，英文用户加 --lang en）：
ccfp init --ai claude # Claude Code；Codex 用 codex，Cursor 用 cursor……
没有全局安装权限时，可以免安装直接运行：npx -y github:HoneyMeta/ccfingerprint init --ai claude。
- 告诉用户输入
/fingerprint（Codex 为 $fingerprint）开始鉴定；部分客户端需要重启或重新加载窗口才能识别新命令。
⚠️ npm 上的 ccfingerprint 包停留在旧版 1.1.0，已不再维护（没有 ccfp verify），请不要用 npm install -g ccfingerprint，以 GitHub 为准。
手动安装就是上面第 1、2 步自己执行一遍。
使用（一步）
安装完成后，在 AI 助手里输入 /fingerprint（Codex 里是 $fingerprint）即可。模型会自动：
- 凭内置知识作答全部探针；
- 生成
ccfp-report.json；
- 自己运行
ccfp verify ccfp-report.json（找不到命令时改用 npx -y github:HoneyMeta/ccfingerprint verify …）；
- 把确定性鉴定结论直接展示给你。
不能执行终端命令的助手，会生成 ccfp-report.json 并提示你手动运行 ccfp verify ccfp-report.json。
英文版加 --lang en，例如 ccfp init --ai claude --lang en；一次给所有助手安装用 --ai all。
命令
| 命令 | 描述 |
|---|
ccfp init --ai <type> | 安装 /fingerprint 命令 |
ccfp verify [report] | 对 ccfp-report.json 进行本地评分（默认读取当前目录） |
选项
| 选项 | 描述 | 默认值 |
|---|
--ai <type> | 目标助手（见下表），或 all 一次装全部 | claude |
--lang <language> | 语言 (zh, en) | zh |
--output <path> | init: 输出目录 / verify: 鉴定报告文件 | . / ccfp-verdict.md |
--force | init: 覆盖不是 ccfingerprint 生成的同名文件 | 关 |
支持的 AI 助手
--ai | AI 助手 | 生成文件 | 调用方式 |
|---|
claude | Claude Code | .claude/skills/fingerprint/SKILL.md | /fingerprint |
codex | OpenAI Codex | .agents/skills/fingerprint/SKILL.md（+ agents/openai.yaml） | $fingerprint |
cursor | Cursor | .cursor/skills/fingerprint/SKILL.md | /fingerprint |
copilot | GitHub Copilot（VS Code） | .github/prompts/fingerprint.prompt.md（agent 模式） | /fingerprint |
windsurf | Windsurf / Devin Desktop | .windsurf/workflows/fingerprint.md | /fingerprint |
cline | Cline | .cline/skills/fingerprint/SKILL.md | /fingerprint |
kiro | Kiro | .kiro/skills/fingerprint/SKILL.md | /fingerprint |
augment | Augment Code | .augment/commands/fingerprint.md | /fingerprint |
trae | Trae | .trae/commands/fingerprint.md | /fingerprint |
opencode | OpenCode | .opencode/commands/fingerprint.md | /fingerprint |
qwen | Qwen Code | .qwen/commands/fingerprint.md | /fingerprint |
roo | Roo Code | .roo/commands/fingerprint.md | /fingerprint |
antigravity | Google Antigravity | .agents/skills/fingerprint/SKILL.md | /fingerprint |
Skill 文件设置了 disable-model-invocation: true，只有你主动调用时才会运行。
工作原理
ccfp init → /fingerprint ┌─ 模型作答 → ccfp-report.json → 模型自己跑 ccfp verify ─┐ → 鉴定结论
安装命令 (一条命令) └──────────── 全部在一次 /fingerprint 内完成 ───────────┘ + ccfp-verdict.md
模型作答四类探针（提示词里只有题目、没有答案）：
- 自我声明：自报模型 ID、开发商、上下文长度、知识截止——仅作记录与比对，不作为可信依据。
- 知识边界探针：带日期锚点的时间敏感题，用于推断真实知识截止、检测"自信编造"，以及发现联网作弊（知道自称截止日期之后的事）。
- 能力探针（降智检测）：分难度等级、答案唯一可校验的题（计数、严格指令遵循、带干扰项的 needle 召回、代码追踪、日历推算、逻辑推理、数论）。通过率过低 = 疑似被换成更弱的模型。
- 风格指纹：ASCII 签名，供人工参考。
ccfp verify 离线读取报告，按内置答案键确定性打分，推断真实知识截止、计算能力通过率，核对"自称身份"与"表现出的知识"是否一致，最后给出 0–100 可信度评分与结论（可信 / 存疑 / 不可信）。整个评分过程不经过被测模型。
更新知识题库
全部数据都在 src/dataset.json：
knowledge：带日期的知识探针（date + check）；"X 是什么时候发布的"这类题用 {"month": "YYYY-MM"}。identities：模型 ID 匹配规则，含发布月份，以及（若官方公布）知识截止月份。
随着模型知识截止前移，增补锚点与身份条目即可，无需改动代码。答案键只被 ccfp verify 使用，永远不会出现在模型看到的提示词中。
许可证
MIT
