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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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。
npm install -g ccfingerprint主流的 Claude Code 和 Codex 能自己执行终端命令，所以整个流程就一条 /fingerprint：
# 在你的项目目录安装 /fingerprint 提示词（只需一次）
cd /path/to/your/project
ccfp init --ai claude # 或 ccfp init --ai codex然后在 AI 助手里输入 /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； - 把确定性鉴定结论直接展示给你。
对于不能自动执行终端命令的助手（如 Copilot），模型会生成
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。
| 命令 | 描述 |
|---|---|
ccfp init --ai <type> |
安装 /fingerprint 提示词 |
ccfp verify [report] |
对 ccfp-report.json 进行本地评分（默认读取当前目录） |
| 选项 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
--ai <type> |
目标 AI (claude, cursor, windsurf, copilot, kiro, codex, augment, cline, trae) | 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 |
| AI 助手 | 生成文件 | 一步完成? |
|---|---|---|
| Claude Code | .claude/commands/fingerprint.md |
✅ 自动答题+评分 |
| OpenAI Codex | AGENTS.md |
✅ 自动答题+评分 |
| Cursor | .cursor/rules/fingerprint.mdc |
✅ 自动答题+评分 |
| Cline | .clinerules |
✅ 自动答题+评分 |
| Windsurf | .windsurfrules |
✅ 自动答题+评分 |
| Trae | .trae/rules/fingerprint.md |
✅ 自动答题+评分 |
| Augment Code | .augment/fingerprint.md |
✅ 自动答题+评分 |
| Kiro | .kiro/rules/fingerprint.md |
✅ 自动答题+评分 |
| GitHub Copilot | .github/copilot-instructions.md |
ccfp verify |
凡是能执行终端命令的助手，都会在
/fingerprint里自动跑完ccfp verify；不能执行命令的助手退化为"生成报告 + 提示你手动评分"。
ccfp init → /fingerprint ┌─ 模型作答 → ccfp-report.json → 模型自己跑 ccfp verify ─┐ → 鉴定结论
安装提示词 (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；并检测"自信编造"。
- 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。
- 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。
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。
MIT