用途：面向心理健康类应用，检测文本中的自杀意念、自伤、物质复吸与严重痛苦等危机信号，并引导安全、合乎伦理的干预流程。定位是危机检测与转介，而非危机响应，不能替代持证治疗师、紧急服务（911）、医学诊断或专业治疗。
主要能力：多信号检测（心理健康专用 NLP 模型、关键词匹配、情感与绝望语境结合）；分级严重度（低、中、高、立即）并对应不同升级动作；即时展示危机资源（如 988 自杀与危机生命线、741741 短信线、在线聊天）；标记内容供人工复核并通知值班咨询师；加密存储、访问日志与到期自动删除等合规实践。资料提及 MentalBERT、GPT-4 少样本、RoBERTa-Mental、自定义微调 BERT 等模型选项及大致准确率与延迟，但未提供统一基准。
使用方式：在日志、康复社区、支持小组、在线治疗等场景中接入检测管线；检测到高风险时先展示资源弹窗，再标记并升级给人工，避免 AI 自动发送“你还好吗”类消息。资料给出 TypeScript 示例，涉及 @huggingface/transformers 的 pipeline、Anthropic SDK 的 messages.create 等调用方式，以及严重度枚举与升级函数结构。
适用场景：心理健康日志应用、康复社区、支持小组监控、在线治疗平台、危机短信整合。不适用于通用情感分析、医学诊断、无人工复核的自动响应、公开社交媒体监控或替代人类咨询师。
限制：资料未提供具体安装命令、价格、平台支持范围或效果保证；模型准确率与延迟为资料所述，需自行评估。所有危机数据属高度敏感信息，须遵循 HIPAA 相关要求（传输与静态加密、访问日志、最小必要访问、保留期后自动删除）。任何自动化动作前应有人工复核，并建立明确升级协议与备用通知机制。