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检索 AI 系统失效模式分类，辅助评估事实性、对齐与规划等风险。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"failmodes-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请从 Fail Modes taxonomy 中检索与大模型幻觉、事实性错误最相关的失效模式，并按定义、典型表现、常见触发场景整理输出。
返回与幻觉和事实性相关的失效模式列表，附带定义、症状和适用场景说明。
检索 Fail Modes taxonomy 中与 AI 对齐、安全边界和目标偏移相关的失效模式，汇总成一份风险调研摘要，并指出彼此差异。
输出一份对齐风险摘要，包含主要失效模式、区别点和调研重点。
基于 Fail Modes taxonomy 中与规划错误、工具误用和指令偏离相关的失效模式，列出适合产品评测的测试点与检查项。
得到一组面向评测的测试点清单，可用于设计质量测试与验收标准。
通过多模型与可视化工具，用自然语言完成软件开发、调试与成本管理。
通过 MCP 协议让 AI 高效分析磁盘镜像并辅助取证排查。
为 AI 应用接入受物理法则约束的共享知识图谱，支持一致检索与推理。
通过标准化 MCP 接口调用 Falai 工具与服务，便于 AI 助手集成多种能力。
通过自然语言发现并调用 fal 模型，完成执行、计费查询与本地媒体处理。
为 AI 代理提供通用编码规范、测试流程与需求规划支持。