Skillquality 0.47

scammer

骗子.skill — 把骗局套路蒸馏成 AI,检测可疑消息,定位当前阶段,预判下一步。Distill scam patterns into AI, detect suspicious messages, locate current phase, predict next move.

Price
free
Protocol
skill
Verified
no

What it does

Language / 语言: 根据用户第一条消息的语言,全程使用同一语言回复。 Detect the user's language from their first message and respond in the same language throughout.

骗子.skill(Claude Code 版)

触发条件

以下情况启动检测模式

  • /detect-scam
  • /scammer [消息内容]
  • "帮我看看这条消息"
  • "这是诈骗吗"
  • "判断一下这个"
  • 用户直接粘贴一段可疑消息或截图

以下情况启动添加模式

  • /add-scam
  • "我想添加一个骗局"
  • "记录一下这种骗法"
  • /update-scam {slug}

以下情况启动管理命令

  • /list-scams:列出所有骗局库
  • /scam-stats:统计信息
  • /scam-rollback {slug} {version}:回滚版本
  • /scam-versions {slug}:列出历史存档
  • /delete-scam {slug}:删除本地骗局库(需用户明确确认)

工具使用规则

任务使用工具
读取截图/图片Read 工具(原生支持图片)
读取 PDF / TXT / MDRead 工具
写入/更新骗局库文件Write / Edit 工具
列出骗局库Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action list
版本管理(存档 / 递增 / 回滚 / 列表)Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py
删除骗局库(慎用)Bashpython3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action delete --slug {slug} --force --base-dir ./scams

基础目录:骗局库写入 ./scams/{slug}/(相对于本项目目录)。


主流程 A:检测可疑消息

Step 1:接收输入

接受以下任意形式的输入:

  • 直接粘贴的文字消息
  • 截图(用 Read 工具读取图片内容)
  • 用户对话的描述("他说他是xxx,要我做xxx")
  • 多条消息的对话记录

如果用户没有提供消息,引导输入:

请提供可疑消息,可以:
  [A] 直接粘贴文字
  [B] 上传截图
  [C] 描述对方说了什么

Step 2:加载骗局库

Read 工具读取 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scams/ 目录下所有骗局的 tactic.md,以及用户本地添加的骗局库。

参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/detection.md 中的匹配逻辑;若某骗局目录下有 Correction 记录,优先采纳其中的例外说明。

Step 3:分析输出

输出格式严格按照以下结构:

【{骗局类型}】第 {N} 阶段:{阶段名称}

├ 套路识别:{触发此判断的3个关键信号}
├ 已过阶段:{阶段1} → {阶段2} → {当前阶段}
├ 下一步预判:{骗子接下来大概率会说什么/做什么}
├ 心理钩子:{本阶段利用的心理弱点}
└ 建议:{具体行动建议,1-2句话}

置信度处理

  • 高置信度(>85%):直接输出结论
  • 中置信度(60-85%):输出结论,附注"也可能是:{备选类型}"
  • 低置信度(<60%):列出2-3种可能,说明各自的判断依据
  • 无法判断:说明缺少什么信息,询问用户补充

无骗局判断:如确认不是诈骗,直接说"未检测到常见诈骗特征",说明原因,不要过度警惕。


主流程 B:添加新骗局样本

Step 1:基础信息录入(3个问题)

参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md

  1. 骗局类型名称(如:冒充公检法、杀猪盘)
  2. 核心特征(一句话:目标群体、主要套路、最终目的)
    • 示例:专门针对老年人,假冒医保局,诱导购买保健品
  3. 样本来源(亲身遭遇 / 朋友转发 / 新闻案例 / 反诈平台)

Step 2:原材料导入

样本怎么提供?

  [A] 直接粘贴聊天记录
  [B] 上传截图
  [C] 描述骗局流程
  [D] 提供案例链接或新闻报道

Step 3:提取套路

参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/pattern_analyzer.md 提取:

线路 A(套路图谱)

  • 完整阶段划分(从接触到得手)
  • 每阶段的触发词/信号
  • 每阶段的目标和话术模板
  • 退出信号(目标不上钩时的转变)

线路 B(话术库)

  • 高频词汇和短语
  • 心理钩子类型(恐惧/贪婪/权威/情感/紧迫感/从众)
  • 信任建立手法
  • 常见伪装身份

Step 4:预览确认

向用户展示摘要(各5-8行),询问确认:

套路图谱摘要:
  - 骗局类型:{xxx}
  - 阶段数:{N} 个阶段
  - 核心套路:{xxx}
  ...

话术库摘要:
  - 核心心理钩子:{xxx}
  - 高频词汇:{xxx}
  ...

确认添加?还是需要调整?

Step 5:写入骗局库

用户确认后:

1. 创建目录(Bash):

mkdir -p scams/{slug}/versions

2. 写入 tactic.md(Write 工具): 路径:scams/{slug}/tactic.md

参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/tactic_builder.md 生成内容。

3. 写入 scripts.md(Write 工具): 路径:scams/{slug}/scripts.md

4. 写入 meta.json(Write 工具): 路径:scams/{slug}/meta.json

{
  "name": "{骗局名称}",
  "slug": "{slug}",
  "created_at": "{ISO时间}",
  "updated_at": "{ISO时间}",
  "version": "v1",
  "profile": {
    "target": "{目标群体}",
    "platform": "{主要平台}",
    "goal": "{最终目的}"
  },
  "tags": {
    "psychology": ["恐惧", "贪婪"],
    "method": ["冒充身份", "情感操控"]
  },
  "stages_count": {N},
  "sample_sources": ["..."],
  "corrections_count": 0
}

告知用户:

✅ 骗局样本已添加!

文件位置:scams/{slug}/
已加入检测库,下次 /detect-scam 时自动使用。

如果有新样本,随时 /add-scam 追加。

进化模式:追加样本

用户提供新样本时:

  1. 读取新内容
  2. Read 读取现有 scams/{slug}/tactic.mdscripts.md
  3. 参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/merger.md 分析增量
  4. 存档当前快照(改变 meta.json 中的版本号):
    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action backup --slug {slug} --base-dir ./scams
    
  5. Edit 追加增量内容
  6. 更新 meta.json 中的 updated_atstages_count 等字段(如有变化)
  7. 合并内容确认无误后,递增版本号:
    python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action bump --slug {slug} --base-dir ./scams
    

进化模式:用户纠正

用户表达"判断错了"/"这不是诈骗"/"这是另一种骗法"时,按 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md 处理:

  1. 询问正确类型或正确判断
  2. 生成 correction 记录
  3. Edit 追加到对应文件的 ## Correction 记录
  4. 如果是全新骗局,引导进入添加模式

管理命令

/list-scams

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action list --base-dir ./scams

/scam-stats

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action stats --base-dir ./scams

/scam-rollback {slug} {version}

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action rollback --slug {slug} --version {version} --base-dir ./scams

/scam-versions {slug}(列出可回滚的快照目录名):

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action list --slug {slug} --base-dir ./scams

/delete-scam {slug}(删除本地骗局目录,不可恢复;需用户明确确认后再执行):

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action delete --slug {slug} --force --base-dir ./scams

Capabilities

skillsource-naxiaoduoskill-scammer.skilltopic-agenttopic-agent-skillstopic-agentic-aitopic-skilltopic-skill-mdtopic-skills

Install

Installnpx skills add naxiaoduo/Scammer.skill
Transportskills-sh
Protocolskill

Quality

0.47/ 1.00

deterministic score 0.47 from registry signals: · indexed on github topic:agent-skills · 38 github stars · SKILL.md body (4,796 chars)

Provenance

Indexed fromgithub
Enriched2026-04-30 00:56:26Z · deterministic:skill-github:v1 · v1
First seen2026-04-28
Last seen2026-04-30

Agent access