📌 is-this-photo-real 是什么？
AI 生成图片越来越逼真，网上真假图也越来越难分辨。一张"现场照片"可能是 AI 画的，一张"证件照"可能是合成的。is-this-photo-real 是 OSINT（开源情报）技能，让 AI 帮你判断一张照片是否真实。
它不靠"感觉"，而是从技术线索入手：手指数量、光影一致性、文字渲染、噪点模式、EXIF 元数据、压缩痕迹，这些 AI 生成图容易露马脚的地方，逐一检查。
对记者、研究者、或者普通上网冲浪的人来说，多这一层判断，就少一分被假图带节奏的风险。
🧩 核心功能
真伪判断：识别 AI 生成、合成、篡改的痕迹。
细节检查：检查手指、文字、光影、边缘等易露馅细节。
元数据分析：读取 EXIF 信息，判断拍摄设备、时间。
来源核对：结合图片来源和传播路径判断。
工具配合：配合反向搜索、错误分析工具。
结论依据：给出判断理由，而非只给结论。
👍 优点
有理有据：告诉你为什么真、为什么假。
多维检查：细节、元数据、来源一起看。
实用：普通人也能用。
⚠️ 不足与局限
判断不是百分百准确，AI 生成技术也在进步。
被多次压缩、转存的图，线索会被破坏。
需要结合人工和工具综合判断。
🙋 适合谁用
记者：核实新闻图片。
研究者：核实资料。
普通网民：防止被假图误导。
内容审核：筛查可疑图片。
🛠️ 第一次安装
前提：电脑装了 Node.js（18+），有支持 Skill 的 AI 工具（如 Claude Code）。打开终端执行：
CLI 会自动检测你装的 AI 助手，确认安装位置后即可使用，装完可以用 npx skills list 确认它在列表里。
✍️ 上手：几个真实例子
场景一：判断单图
场景二：核实新闻图
场景三：批量筛查
🎯 典型应用场景
新闻核实：核实网传图片真伪。
反诈防骗：识别合成的假照片。
内容审核：筛查可疑图片。
研究：分析图片可信度。
⚖️ 和类似方案对比
和纯靠肉眼相比，is-this-photo-real 的价值在于"系统"——它把判断图片真伪的经验（手指、文字、光影、元数据这些线索）整理成一套可执行的检查项，而不是"我感觉是假的"。当然，它和专业的图像取证工具配合使用，结论才更可靠。
💡 常见问题 FAQ
问：判断一定准吗？
不一定，AI 生图在进化，所以它给的是"线索和依据"，重要结论要交叉验证。
问：需要什么工具吗？
可以只靠 AI 分析，也能配合反向搜索、元数据查看器。
问：旧图能判断吗？
能，但被多次压缩的图线索会变少。
问：判断结果能当证据吗？
不能替代专业取证，但能帮你快速筛查可疑图片。
🤖 适合哪些 AI 工具
Claude Code、Cursor、Codex 等支持 Skill 的工具都能装。
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