用途：当有人问“这段读起来像 AI 吗”“检查这是否 AI 写的”“是什么暴露了 AI 痕迹”“对这段跑 ai-check”“给这段文本打分”时使用。它对文本做 AI 生成信号的取证式分析，依据公开检测文献（Wu et al. 2025、Mitchell et al. 2023、Kujur 2025、AAAI 2025 shared task），输出结构化报告而非模糊判断，每个命中信号都引用证据。
主要能力：按九类信号各评 0–3 分（0 无信号、1 弱、2 中、3 强），总分上限 27。九类为：A 困惑度（词汇可预测性，含 delve、leverage、utilize、robust 等典型词表）；B 句长突变缺失（连续三句长度相近、150 词内无短句等）；C 模糊限定词密度；D 结构痕迹（列表滥用、三段式、tricolon、稻草人转折等）；E 具体性缺失（无数字、名称、时间的抽象断言）；F 过渡词指纹（Furthermore、Moreover、Additionally 开头等）；G 标点指纹（em dash、分号、句中冒号）；H 语气与语域（无人称痕迹、语域塌陷、模板化结尾）；I 修辞脚手架（过度平滑的局部连贯、公式化开头、迷你格言收尾等）。
使用方式：资料未提供具体安装命令或调用步骤，暂未提供。
限制：资料指出基于 SHAP 的可解释性分析（arXiv 2603.23146）发现 AI 文本检测器依赖数据集特定的风格线索，而非稳定的机器作者信号，因此过度平滑等指标应视为语料条件性指标，在学术摘要、法律文书、精修营销文案等本就追求紧密连贯的语域中应下调权重。资料未提供收费、价格、平台或效果信息。