识别幻觉、炒作、虚假叙事和系统性操纵；按证据和风险标签区分信号与噪音。
SKILL:矩阵-检测. 目的. 识别幻觉, 杂音, 假叙事和系统性操纵. 何时使用. 新机会. 市场叙事. 社区运动. 战略决定. 输入. n
功能概述
SKILL:矩阵-检测. 目的. 识别幻觉, 杂音, 假叙事和系统性操纵. 何时使用. 新机会. 市场叙事. 社区运动. 战略决定. 输入. n是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
技能：matrix-detection
目的
识别幻象、炒作、虚假叙事及系统性操纵。
适用场景
- 新兴机会
- 市场叙事
- 社区动向
- 战略决策
输入
narrative（必需）：正在被推广的主张/故事context（必需）：该叙事出现的时间、地点与背景原因source（可选）：推广者身份及其动机（如已知）
步骤
- 识别情绪触发点（如炒作、恐惧、紧迫感、地位信号等）。
- 检测不对称性（谁从中受益 vs 谁信以为真）。
- 核查可验证性（当前可测量或可证实的内容有哪些）。
- 对照历史模式（类似主张 → 典型结果）。
- 分类为：
signalnoisemanipulation
- 标注风险等级（
low|medium|high），并列出可证伪该叙事的具体条件。
验证原则
- 基于证据进行推理。
- 若存在不确定性，须明确标注“不确定”（不得隐含确定性）。
- 所有推测必须明确定义为“假设”，不可未经标注即作推测。
输出
classification：取值为signal|noise|manipulationreasoning：简明、连贯的证据链risk_level：取值为low|medium|highnext_checks：1–3 项具体、可执行的验证动作
安全规则
- 在缺乏证据的情况下，不得预设恶意意图。
- 不得提供任何财务保障或“确定性结果”承诺。
示例
输入：“该代币将在两周内上涨 100 倍”
输出：manipulation / high / 由炒作驱动 / 需索取可验证的催化剂、流动性数据及解锁时间表
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