用途：回答两个问题——文本在多大程度上像机器生成，以及是否带有嵌入标记，提供四种相互独立的测量方式。
主要能力：1）启发式审计，对照分级模式库标记已知 AI 特征（夸大词汇、"不是 X 而是 Y"句式、套话过渡、节奏均一），免费即时并说明每处标记原因。2）统计信号，确定性脚本 LIFEOS/TOOLS/StatSignals.ts 测量 n-gram 熵、类符形符比、重复结构，以及突发度、段落均匀性、功能词文体计量等较弱指标，各标注可靠性；只是特征，不是结论（转述会削弱所有无密钥统计）。3）实证评分，调用 Pangram 模型返回 AI%/AI 辅助%/人类% 概率及分段计数，需付费和 API 密钥。4）水印扫描，无密钥确定性扫描字符级隐蔽信道：不可见字符、变体选择符/Tags 区块隐写、同形字、双向文本、异常空白；按设计无法读取采样期统计水印（SynthID、Kirchenbauer、Anthropic 已宣布的水印）。
使用方式：启发式、统计与水印无需设置。评分需在 pangram.com 创建账户，在 API 标签页生成密钥并充值（起价 5 美元，实时检查约每 1000 词 0.05 美元），然后在 ~/.claude/.env 写入 PANGRAM_API_KEY=your-key-here。验证命令：bun ~/.claude/LIFEOS/TOOLS/PangramScore.ts --file <a-file-you-wrote.md>。调用路由：Detect、Score、Watermark 三个工作流分别由 "scan for AI tells"、"score this for AI"、"is this watermarked" 等触发。仅问 "is this AI?" 且已配置密钥时，会两者并跑并排报告。
适用场景：审稿、比较多个草稿的人类感、改写前后对比，并配合已知人类文本作基线校准。
限制：短样本不可靠，约五句以下检测最弱，Pangram 倾向给出 100/0 的决断且会把短人类段落判为 100% AI；绝对分数缺少基线意义有限；它衡量可检测性而非质量；单一检测器不是事实标准，不应仅凭分数指控作者。API 异步计费需提交后轮询至 STAGE_SUCCESS，402 表示余额不足、429 表示限流（实时检查上限 5 QPS），均非密钥错误。不要为骗过检测器而故意写错或破坏文字。文中未提供的内容暂未提供。