用途：在智能体之间或智能体与人类之间传递交付物时，建立可验证的交付流程。核心原则是保真度无法在内部衡量，验证必须依赖外部参照点，而非让产出方自评“看起来没问题”。
主要能力：一是在执行前编写预期结果规范，把“完成”写成可机器检查的条件，涵盖存在性、形状、内容、行为、一致性五类；二是执行过程中同步生成证据链，包括时间、校验和、测试结果、diff 摘要、工具版本；三是用测试套件、schema 校验器、校验和、行数等外部锚点验证交付物；四是对摘要、压缩、转换类输出做基于抽样的保真检查，并排查无来源的编造内容；五是按信任边界分类，跨智能体交接和对外输出必须验证，内部中间产物只记校验和，幂等操作验证一次即可；六是失败时输出结构化分歧，写明检查项、期望值、实际值、严重级别与建议。
使用方式：先写 expected_outcome 规范，再在执行中生成 evidence/ 目录，随后逐项验证。资料给出的命令示例包括 sha256sum、wc -l、git diff --stat、Rscript -e "testthat::test_dir('tests')" 等，用于生成校验和、行数、测试结果与差异摘要。
适用场景：多智能体工作流交接、对外报告或部署、数据摘要与转换、需要审计追踪或可复现性的场合。
限制：验证本身也可能有缺陷，通过测试不等于代码正确；不应过度验证内部中间产物；不能靠询问产出方来验证；部分通过仍视为失败。资料未提供该技能的安装方式、收费与平台信息。