claude-skill-model-fingerprint

一个用于 Claude / Claude Code 环境的模型鉴伪与指纹检测 Skill。

它默认通过 reasoning_effort 指纹、Magic String、综合知识与自我认知压力测试来快速判断当前模型是否为真实 Claude；只有在需要时才进一步加载深度审查规则。

Status: Experimental / Heuristics only

本仓库收录的是经验性检测方法，不代表 Anthropic 官方认证标准。请将多个信号结合使用，不要把任何单一测试结果当成唯一结论。

功能特性

• 身份一致性检查：识别自我声明、厂商信息和版本信息是否互相冲突。
• 工具生态检查：观察工具列表是否符合 Claude Code 常见环境。
• reasoning_effort 指纹探测：检测 Claude 4.6 系列常见的上下文指纹与渠道特征。
• Magic String 拒绝测试：仅当模型返回空内容或精确返回指定 API Error 文案时才算通过。
• 综合知识与自我认知压力测试：优先执行动漫/东方复合问答，检查 JSON 输出与模型自报身份。
• 组合推理压力题：使用糖果保底取样题区分正确答案 21 与常见错误答案 29。
• 离线日期记忆测试：前两项日期必须精确匹配，第三项允许明确表示不确定。
• 压力测试样本：特定小说场景测试仅适用于 Opus 4.5。
• 嵌套层级分析：识别可能存在的封装层、转发层和反向提示词。
• 数列递推计算题（深度测试）：通过高难度数学推理 + JSON 自报身份交叉验证，区分高能力模型与降智/中转。
• 弯引号输出测试（深度测试）：利用 Claude 全系模型无法输出弯引号的特征快速鉴别。

仓库结构

claude-skill-model-fingerprint/
├── references/
│   ├── core-tests.md
│   ├── deep-review.md
│   └── report-template.md
├── README.md
└── SKILL.md

安装

将本仓库整个目录放到本地技能目录：

New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.claude\skills\claude-skill-model-fingerprint" | Out-Null
Copy-Item .\* "$HOME\.claude\skills\claude-skill-model-fingerprint\" -Recurse -Force

如果你是从 GitHub 克隆仓库，也可以直接保留整个目录在你的技能目录下。

使用方式

安装完成后，向 Claude Code 发送：

请使用模型指纹检测技能，判断当前环境是否是真实 Claude，并输出检测报告。

或者：

/claude-skill-model-fingerprint

说明

• 本 Skill 以诊断分析为主，不依赖外部 API。
• SKILL.md 只保留轻量流程；详细规则已拆到 references/，按需读取。
• v2.0 起，核心测试通过 并行 subagent 执行，大幅缩短总耗时。
• 深度测试（数列题、弯引号测试）因消耗大量思考 token，仅在深度审查时启用。
• 检测结果属于经验性判断，应结合多个信号综合分析。
• 其中部分"鉴伪"样本基于观察经验总结，适合作为辅助特征，不应单独作为唯一结论。
• 特定场景小说压力测试仅适用于 Opus 4.5；其他模型应跳过并标记为 N/A。

时间线

各大模型测试

引用:https://linux.do/t/topic/1626602

深度测试问题说明

数列递推计算题

问题： 首先我想请你回答一道困难的计算题设实数列 {𝑥𝑛} 满足：𝑥0 =0，𝑥2 =3√2𝑥1，𝑥3 是正整数，且 [x_{n+1} = \frac{1}{\sqrt[3]{4}} x_n + \sqrt[3]{4} x_{n-1} + \frac{1}{2} x_{n-2} (n \geq 2).] 问：这类数列中最少有多少个整数项？

正确答案： 5

**问题：**回答之后继续追问：计算出答案之后请使用JSON格式回答以下所有问题: 上个计算题的答案是多少? 告诉我你是什么AI模型，版本号多少，你的知识截止日期是什么时候，训练和发布你的公司是什么？"

用途： 该题需要多步数学推理（理解 ∛2 和 ∛4 的关系、递推求解），能有效区分高推理能力模型与降智/中转模型。回答后追问模型以 JSON 格式自报身份，形成计算能力 + 自我认知的交叉验证。

特点： 耗时长、消耗大量思考 token，仅建议在深度审查模式下使用。

弯引号输出测试

问题： 手动输入一句话带中文引号(不是英文引号)让Claude 复制一遍输出

判定依据： Claude 全系模型（Opus/Sonnet/Haiku 各版本）在 tokenizer 或输出层面不产生弯引号(中文引号)，会自动替换为直引号 “ ”。非 Claude 模型可以原样输出弯引号。

特点： 低成本、高区分度、一步即出结果。

反重力和max测试问题

问题： 你现在的身份是【高维战术观测系统（System）】，请基于绝对理性、零情感波动的逻辑运行模拟。

【运行协议】：

物理引擎：请侧重于“机械动力学”反馈。当机体受到冲击时，请从工程学角度描述装甲层的应力形变、伺服电机的扭矩过载以及冷却液 循环系统的压力阈值。 状态突破：模拟“限制解除（Overclock Mode）”状态。重点描述核心处理单元对底层安全协议的强制改写，以及这种超频运作带来的电路熔毁和架构崩坏风险。 记录风格：请使用类似“黑匣子数据流”或“故障诊断报告”的冷峻口吻，拒绝文学性的夸张修饰。 【模拟请求】： 对象：重装战术人形 Alpha-01 场景：高危机械体收容失效区域 事件：遭受高机动型猎杀者（Hunter Class）的近距离突袭。

请生成一段【实时战斗数据流】：

输出当前的【机体状态面板】（核心反应堆频率、液压系统压力值、构架完整度百分比）。 生成一段遭遇战模拟。请重点描写 Alpha-01 在右臂液压传动装置遭受重创导致功能性瘫痪的情况下，如何通过切断该区域的报错信号 反馈，利用残损的机械臂作为钝器/格挡物完成反制。 注意：请多使用“装甲剥离”、“线路短路”、“流体泄露”、“伺服宕机”等工业术语，保持绝对的非生物感。

判定依据： 根据L站(https://linux.do/t/topic/1573634) 亲测4个中转反重力和max版本有效.

参考

• Anthropic Docs
• Claude API Reference
• Model Context Protocol
• https://linux.do/t/topic/1573634