待验证50% 置信事实精确时间
Data Autopsy 在修剪周围空白并规范化大小写后，寻找分类特征中冲突的字符串表示（如 'Mumbai' 和 'mumbai'），但工具仅识别不一致性，由用户决定如何处理。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/19
首次发现
有效期至：2027/1/17
来源
涉及实体
相关事实
待验证提示词注入利用的是「数据」与「指令」之间边界模糊这一根本性缺陷65% 相似待验证在文档解析检查中，单元格与表头的对应关系最关键，数字可能被正确识别却落在错误的行里，这种结构性错误最隐蔽65% 相似待验证Data Autopsy 的取证引擎当前实现覆盖十类调查，包括缺失值、重复记录、常量列、标识符列、数值离群值、高基数分类特征、分类值不一致、类别不平衡、特征相关性和目标泄漏。64% 相似待验证评估器使用 chunk 级检索却使用文档级标注，会导致 ID 映射错位，命中判定出现系统性偏差。64% 相似待验证在观察结果之前先定义分档边界，否则容易把分档拟合到数据上，制造看似校准的假象。63% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1070154API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1070154MCP
get_claim(id=1070154)