claim-trace — measured-evidence claim atom
claim-trace — measured-evidence claim atom
一句话结论
claim-trace 是一个极小的 claim = trace 评估原语：只有当自然语言完成声明的 requirements 能被 measured evidence 匹配时，claim 才能 PASS。
为什么对用户重要
用户的 Hermes 操作原则已经要求“不要编造工具输出”。claim-trace 把这个原则降到可复用的最小库/CLI 层，适合作为 llm-wiki radar 和 coding-agent 完成报告的轻量 claim audit 模式。
机制 / 一阶原理
机制很简单：claim 被结构化为文本与 requirements；evidence 是 key/value/source 列表；评估只比较 requirement 与 evidence 是否匹配，输出 PASS/FAIL/UNKNOWN。它不试图判断复杂语义，只把“叙述不能自证”变成机器可检查的底线。
与已有 wiki 概念的关系
它与 claimproof-evidence-gated-agent-claims 高度相邻，但 claim-trace 更小，像 public atom；也连接 Agent-Benchmarks 的 reporting honesty、Harness-Engineering 的 verification membrane、Context-Engineering 的 report claim evidence。
对 Hermes / llm-wiki / agentic workflows 的启发
低风险优化：每日 radar 最终报告中的“已保存 raw / 已创建页面 / 已更新 index / 已重建向量”可以逐步转成 claim requirements，并由文件存在、mtime、命令 exit code 提供 evidence。先不需要完整框架，只需在自我优化文章中记录哪些 claim 有 receipt、哪些是 LLM synthesis。
失败模式与边界
- 过于极简，不能替代完整评测、语义 judge 或安全审计。
- Claim schema 需要人工/规则定义；如果 requirements 漏掉关键风险，PASS 仍可能误导。
- 零 star / 新项目，入库价值在于原语模式，不在于生态成熟度。
深度判断
本条目晋升为正式 source page，因为它不只是新闻或工具列表，而是提供了可迁移到 Harness-Engineering、Context-Engineering、Agent-Benchmarks 或 External-Agent-Skills-Design-Patterns 的结构性模式。当前置信度标为 medium：本次主要基于仓库 README 和 GitHub 元数据，尚未独立复现实验或安全声明。
相关页面
写入记录
- 2026-08-11 09:00 CST：从 GitHub README 深度入库，提炼机制、实践启发、失败模式，并连接到既有 agent workflow / skill / benchmark 概念。