CCFingerprint

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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。

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v2 有什么不同？

v1 的思路是"问模型你是谁"，但这在今天有几个硬伤：能偷换模型的服务商同样能让便宜模型谎报身份；硬编码的冷知识会过期；而且让模型给自己打分毫无意义。v2 改变了方法论：

• 能力天花板探针：用一批"便宜模型会做错、目标旗舰会做对"的题来检测降智——你不需要认出确切是哪个模型，只需要发现它能力掉档了。
• 本地确定性评分：模型只负责作答，评判交给 ccfp verify。答案键（answer key）保存在工具内部，不会出现在模型看到的提示词里，避免被运行环境里的编程 Agent 直接抄答案。
• 可滚动更新的知识锚点：知识题集中在 src/dataset.json，带日期锚点，便于随时间更新。
• 诚实度检测：区分"坦诚说不知道"与"自信编造错误答案"，后者是身份造假的强信号。

安装

npm install -g ccfingerprint

使用（两步）

# 1. 在你的项目目录安装 /fingerprint 提示词
cd /path/to/your/project
ccfp init --ai claude          # 或 cursor / windsurf / copilot / kiro / codex / augment / cline / trae

# 2. 在 AI 助手里运行
#    /fingerprint
#    模型答完题后会在项目根目录生成 ccfp-report.json

# 3. 回到终端，进行本地确定性评分
ccfp verify ccfp-report.json
#    输出鉴定结论，并保存为 ccfp-verdict.md

英文版加 --lang en，例如 ccfp init --ai claude --lang en。

命令

选项

支持的 AI 助手

工作原理

ccfp init  →  /fingerprint  →  ccfp-report.json  →  ccfp verify  →  ccfp-verdict.md
 安装提示词     模型作答         机读作答报告          本地确定性评分      鉴定报告

模型作答四类探针（提示词里只有题目、没有答案）：

1. 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。
2. 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；并检测"自信编造"。
3. 能力探针（降智检测）：分难度等级、答案唯一可校验的硬题（计数、混合推理、严格指令遵循、needle 召回、逻辑推理）。通过率过低 = 疑似被换成更弱的模型。
4. 风格指纹：ASCII 签名等风格信号，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、做一致性检查（自称 vs 表现），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

所有探针都在 src/dataset.json。随着模型知识截止前移，旧锚点会失去区分度——增删 knowledge 条目（带 date 与 check）即可，无需改动其他代码。check 字段是答案键，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