用途：对「世界可提取价值」（WEV）进行验证，围绕 GF(3) 三值（-1/0/+1）框架，把象限分类、Proof-of-Frog 共识、学习智能体再现回路与 GF(3) 守恒结合，评估协调产出的净价值。该技能 Trit 为 -1（MINUS，验证者角色）。
核心公式：WEV = Σ(协调产出) - Σ(协调成本)。资料给出两组数值：Legacy 为 WEV = V - 0.5V - costs = 0.4V；GF(3) 为 WEV = V + 0.1V - 0.01 = 1.09V，并称优势为 2.7 倍。
象限分类：按「可着色 Colorable」×「可重排 Derangeable」划分。Q1（OPTIMAL）两者皆可，例 PR#18、Knight Tour；Q2 仅可着色，例恒等态射；Q3（WORST）两者皆不可，例死锁状态；Q4 仅可重排，例相变。
学习智能体架构：再现回路（Reafference Loop）分五步——预测（传出副本）、执行（动作）、观察（感觉）、是否匹配（验证）、更新模型（学习）。
用法（Julia）：using .WEVVerification；构造 (名称, 数值, 数值) 元组列表后调用 verify_quadrant(items)；用 compare_wev_legacy_vs_gf3(100.0) 得到比较结果并打印 comparison.advantage；创建 LearningAgent(:alice, Int8(-1))、LearningAgent(:arbiter, Int8(0))、LearningAgent(:bob, Int8(1))；调用 reafference_loop!(alice, action, world_state) 与 frog_status([alice, arbiter, bob])。
关联与分类：高亲和邻居为 world-hopping (0)、alife (+1)、cybernetic-immune (-1)；示例三元组 [wev-verification, world-hopping, alife] 之和为 (-1)+(0)+(+1)=0 守恒。与 K-Dense-AI/claude-scientific-skills 生态（Graph Theory、networkx）、SDF Interleaving（主章第 10 章 Adventure Game Example，次章 Ch4 Pattern Matching、Ch2 Domain-Specific Languages）相连；映射为 Cat# = Comod(P)，Trit 0（ERGODIC），Home 为 Prof，Poly Op 为 ⊗，Kan Role 为 Adj，颜色 #26D826。GF(3) 自然性满足 (-1)+(0)+(+1) ≡ 0 (mod 3)。
限制：资料仅提供上述概念、公式、代码片段与关联说明，未提供安装方式、运行环境要求、独立收费或定价、性能基准与验证范围等事实，这些暂未提供。