
调查报道
记者和 OSINT 研究员把 Skill 加载到自己选用的智能体中,让它在调查过程中驱动反向人脸搜索,并内置针对未成年人与未经同意场景的安全拒绝。
searching-faces Agent Skill 教会任何 AI 智能体何时、如何以及何时不应执行人脸搜索。内置针对未成年人、未经同意和低质量输入的安全护栏。可直接放入 Claude、Cursor、Cline 或任何读取 SKILL.md 的运行时。
开源 · 渐进式披露 · 默认安全优先
全球数千用户信赖
一次安装,任何兼容的智能体在请求看起来像人脸搜索时都会自动加载该技能,并按其指示逐步执行。

把 Skill 文件夹放入 ~/.claude/skills/、Cursor 的规则目录、Cline 工作区,或任何可读取 Markdown 技能包的智能体运行时。一个包,适配所有客户端。

当用户上传图片并说“找出这张脸出现在网络上的哪些地方”时,智能体会从 Skill 的 338-character 描述中识别它,并按需加载完整指令。

Agent Skill 对未成年人、未经同意与跟踪行为强制执行硬性拒绝。它会在提交前检查积分、负责任地轮询,并在呈现结果时附带置信度分数的提醒。
该技能包内置的一切,让任何 AI 智能体都能安全可靠地进行人脸搜索。

该技能包内置的一切,让任何 AI 智能体都能安全可靠地进行人脸搜索。
SKILL.md 保持在 300 行以内,仅一级深度地链接两份参考文件(mcp-setup.md、rest-examples.md)。智能体只读取当前任务所需的内容,保持上下文精简。
内置三条不可协商的拒绝:不得搜索未成年人、不得未经同意进行身份识别、不得处理非人脸图像。Skill 用清晰的语言解释每一次拒绝,任何智能体都能将其原样转述给用户。
当用户积分少于 10 时,Skill 要求智能体在提交前先调用 get_credits,并告知用户还能执行几次搜索。再也不会出现意外的 INSUFFICIENT_CREDITS 错误。
Skill 告诉智能体如何解读置信度评分:90 以上为完全匹配,83-89 为高置信度,70-82 为低置信度,70 以下很可能不匹配。每项结论都附带限定说明,绝不把身份断言为事实。
无论你的智能体接入的是 MCP Server 还是只有一个 API 密钥,这份 Skill 都能工作。参考文件用可直接复制粘贴的代码覆盖两种路径。
仓库自带 scripts/lint-skills.ts,强制执行可移植 Agent Skill 的编写约束:frontmatter 字段上限、正文行数上限、单层引用规则、禁止反斜杠路径、禁用保留字。CI 会在合并前捕获偏差。
用一条 npx 命令即可把 searching-faces 技能安装到任意智能体运行时,然后在 GitHub 上查看 SKILL.md 与参考文件。
npx skills add face-search/facesearch-skill从个人研究员到企业团队,这份 Skill 面向任何希望自己的 AI 智能体负责任地进行人脸搜索的人。

记者和 OSINT 研究员把 Skill 加载到自己选用的智能体中,让它在调查过程中驱动反向人脸搜索,并内置针对未成年人与未经同意场景的安全拒绝。

合规团队安装 Skill,让分析师在评审时可以请任何受支持的智能体核验身份声明。Skill 的置信度指引让智能体给出建议而非武断判断。

构建多智能体工作流的工程师用这份 Skill 在目标运行时上快速搭建人脸搜索能力,随后在编写生产流水线时把它作为参考。
来自在不同运行时上安装了 Agent Skill 的首批用户的反馈。
"硬性拒绝正是我想要的。我不用每次都记得自己要拒绝未成年人或未经同意的情形——Skill 会执行,而我的智能体会用清晰的语言支持我。"
"我的智能体现在能用大白话解释置信度分数。以前拿到 78% 的匹配我得自己判断意味着什么;现在 Skill 教它说“这是一个低匹配,原因如下,应当视为线索而不是结论”。"
"scripts/lint-skills.ts 是仓库里我最爱的东西。我们自己也在写 Skill,所以把这个 linter 原样搬到了自己的 CI 流水线里——它能捕捉人工评审会漏掉的偏差。"
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Skill 用户在安装前最常问的问题。
把 Skill 放入 Claude、Cursor、Cline 或任何可读取 SKILL.md 的运行时,你的智能体就能开箱即用地负责任搜索人脸。
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