@github: Eyeball 是开源的! https://github.com/dvelton/eyeball
摘要
Eyeball 是一个开源的 Copilot CLI 插件,它通过从源材料生成带有内嵌截图的 Word 文档来验证 AI 生成的声明,以便于事实核查。
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缓存时间: 2026/09/20 19:24
Eyeball 开源了!https://github.com/dvelton/eyeball
dvelton/eyeball
来源:https://github.com/dvelton/eyeball
一款用于验证 AI 陈述的工具。
当 AI 分析文档后告诉你“第 10 条要求相互赔偿“,你如何确认第 10 条真的这么说?Eyeball 让你能亲眼验证。
这是一个 Copilot CLI 插件,能将文档分析生成为 Word 文件,并内嵌源材料相关部分的截图。分析中的每个事实主张都包含源文档中带高亮标记的截图摘录,因此你无需在文件间切换或翻找页面即可验证每项断言。
Eyeball 输出样本展示带高亮源截图的分析 使用合成供应商协议的示例输出。所有名称和条款均为虚构。
功能说明
你向 Copilot 提供文档(Word 文件、PDF 或网页链接)并要求分析特定内容。Eyeball 读取源文件、撰写分析,并为每个主张从原始文档中捕获相关部分的截图,将引用文本用黄色高亮标记。最终在你的桌面上生成一个 Word 文档,分析文本与源截图交替排列。
如果分析指出“第 9.3 条允许在 30 天补救期内因故终止“,下方截图会显示实际文档中被高亮标记的第 9.3 条。若截图显示内容不符,说明分析有误,你能立即发现。
安装步骤
前置要求
- 已安装并认证的 Copilot CLI(https://docs.github.com/copilot/concepts/agents/about-copilot-cli)
- Python 3.8 或更高版本
- 以下任一用于 Word 文档支持(PDF 和网页链接无需这些):
- Microsoft Word(macOS 或 Windows)
- LibreOffice(任意平台)
安装插件
将你的 CLI 指向此仓库,使用以下提示让 Copilot 为你安装插件:
`` 为我安装 github.com/dvelton/eyeball 处的插件。
或:
通过 Copilot CLI 插件系统安装,或克隆仓库:
```bash
git clone https://github.com/dvelton/eyeball.git
安装依赖
macOS / Linux:
cd eyeball
bash setup.sh
Windows (PowerShell):
cd eyeball
.\setup.ps1
手动安装(任意平台):
pip install pymupdf pillow python-docx playwright
python -m playwright install chromium
在 Windows 上,pywin32 也用于 Microsoft Word 自动化,安装脚本会自动处理。
验证设置
python3 skills/eyeball/tools/eyeball.py setup-check
这将显示你的机器支持哪些源类型。
使用方法
在 Copilot CLI 对话中,告诉它使用 eyeball 并说明分析需求:
在 ~/Desktop/vendor-agreement.docx 上使用 eyeball —— 分析赔偿和责任条款并标记异常内容
在 https://example.com/terms-of-service 上运行 eyeball —— 识别这些条款中对开发者友好的方面
使用 eyeball 分析这份保密协议中的竞业禁止条款
Eyeball 会启动,读取源文档,撰写带有精确条款引用的分析,并在桌面上生成包含内嵌源截图的 Word 文档。
支持的源类型
| 源类型 | 要求 |
|---|---|
| PDF 文件 | Python + PyMuPDF(安装包中包含) |
| 网页 | Python + Playwright + Chromium(安装包中包含) |
| Word 文档 (.docx) | Microsoft Word(macOS/Windows)或 LibreOffice(任意平台)。Windows 需额外安装 pywin32(安装脚本自动处理) |
工作原理
- Eyeball 读取源文档的全部文本
- 生成带有精确条款编号、页码引用和逐字引述的分析
- 为每个主张在已渲染的源文件中搜索引用文本
- 捕获引用文本周围区域的截图,并用黄色高亮标记引用部分
- 将分析段落与截图交替排列,组装成 Word 文档
- 最终文件输出至你的桌面
截图尺寸动态调整:若分析引用的文本跨越较大区域,截图会扩展覆盖全文;若引用文本出现在多页,截图将拼接显示。
为何采用截图而非引述文本?
在需要防范幻觉的场景中,有时我们需要确凿证据。
引述文本容易伪造。模型可能生成听起来合理但实际未出现在源文件中的引文,若不核查便难以发现。而来自已渲染源的截图更难造假,它们展示了原始文档的实际格式、布局和上下文。你可以一眼判断高亮文本是否匹配主张,且周围文本能提供单纯引述可能遗漏的上下文信息。
局限性
- Word 文档转换需要 Microsoft Word 或 LibreOffice。缺少这些工具时,Eyeball 仍可用于 PDF 和网页链接。
- 文本搜索基于字符串匹配。若源文档使用特殊编码、连字或非标准字符,部分搜索可能无法匹配。技能指令要求 AI 使用提取文本中的逐字短语,这能处理多数情况。
- 网页渲染依赖 Playwright,可能无法完美捕获所有动态内容(如页面加载后通过 JavaScript 加载的内容、登录墙后的内容)。
- 截图质量取决于源文档格式。密集多栏布局或极小字体可能影响可读性,必要时可提高 DPI 设置。
许可证
MIT 许可证
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