它可以检查
- JSON 是否可解析且声明准确的 v1 记录规则
- 主张、来源、评估、资料、边界与判断字段是否缺失
- 来源与复核日期是否存在明显倒序
FUURAA™ 赋睐™ AI 知识图书馆 · 浏览器本地核验工具
在浏览器本地检查 FUURAA AI 主张证据记录 JSON 的规则身份、主张、来源、评估设计、技术资料、适用边界、证据状态与复核时间。文件不会上传到 FUURAA。
核验工作区
可选择本地 JSON、直接粘贴内容,或载入空白模板与明确标注的虚构完整示例。核验只读取当前页面中的文本。
隐私边界:本工具不提交、存储或传输所选文件。请仍按你的组织规则处理敏感或受限资料。
适用边界
FUURAA 分析自动核验应当先拒绝缺少身份、比较设计、排除用途或责任人的记录。真正的证据判断仍需要审阅者打开一手来源、检查原始资料、重做关键测量、寻找反证,并把结论严格限制在已经测试的人群、语言、地区与工作流之内。
规范与方法来源
定义本浏览器本地工具所解析的 JSON 语法与互操作表示。
边界:JSON 语法有效不能证明内容真实、来源可信或记录完整。
↗互联网草案 · 2022 年 6 月 16 日JSON Schema 2020-12 · Validation Vocabulary为必填字段、类型、枚举与格式等结构核验提供概念基础。
边界:本页执行聚焦的 FUURAA v1 规则,并不是通用 JSON Schema 实现。
↗W3C 推荐标准 · 2013 年 4 月 30 日W3C PROV-DM · The PROV Data Model以实体、活动、主体、派生关系与责任构成来源记录框架。
边界:FUURAA 记录借鉴来源概念,但不是规范化 PROV 序列化。
↗2023 年 1 月 26 日发布NIST AI RMF 1.0把复核连接到语境、受影响人群、测量、治理与持续风险管理。
边界:自愿性且不限定使用场景;它没有规定本记录,也不授予认证。
↗2024 年 7 月 26 日发布 · 页面于 2026 年 4 月 8 日更新NIST AI 600-1 · Generative AI Profile补充生成式 AI 的来源、测量、信息完整性与人类监督等问题。
边界:具体行动仍需按照实际系统、人群与决策语境确定优先级。
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