速查在线工具箱生成式 AI 合规自检工具怎么选
AI 生成的内容要打标识、要对内容负责、要把提示词管起来。四个工具各管一段：你是哪类主体、显式标识怎么打、隐式标识写什么字段、提示词有什么风险。
先跑 genai-compliance 按主体类型筛出适用条款并拿到得分；再分两条线打标识——面向用户的用 ai-label 生成显式标识文案，面向网页与文件的用 aigc-metadata 生成隐式标识字段；最后在提交内容给第三方模型前用 prompt-risk 过一遍提示词风险。
《人工智能生成合成内容标识办法》落地之后，AI 生成内容的合规不再只是「平台的事」：个人创作者发布 AI 图要打标识，企业内部用 AI 要管提示词，面向公众提供生成式 AI 服务的组织还有备案与安全评估的要求。这些要求散在多个文件里，很容易漏项。
站内四个工具正好覆盖这条链路的不同环节：先判断自己属于哪类主体、适用哪些条款，再分显式标识与隐式标识两条线把标识补齐，最后在把内容交给第三方大模型之前做一次提示词风险自查。本篇按实际发布顺序把它们串起来，告诉你每一步该打开哪个工具。
选型对照表
看逐项详解 →| 你要做的事 | 推荐工具 | 为什么用这个 | 注意 |
|---|---|---|---|
| 搞清楚自己适用哪些条款 | 生成式 AI 合规自检清单 | 按个人创作者、对外提供服务、仅内部使用三类主体自动筛条款，六个维度逐项自查给分 | 依据公开条文整理，不构成法律意见，落地前请以官方原文为准 |
| 给 AI 内容打上显式标识 | AI 生成内容标识生成器 | 按文本、图片、音频、视频四类内容生成提示文案与角标，输出可直接用的角标代码 | 显式标识是给用户看的，别做成隐蔽到看不见的小字 |
| 补齐文件与网页的隐式标识 | AIGC 隐式标识元数据生成 | 按标识办法与 GB 45438-2025 的字段结构生成 JSON、meta 标签与字段说明 | 隐式标识是给机器读的，与显式标识互补而非替代 |
| 把内容交给外部大模型前做风险自查 | 提示词风险自检清单 | 从隐私、商业秘密、内容违法性、注入越狱、输出执行、留存复核六方面给风险分与改进建议 | 重点在「交出去之前」，事后补救成本高得多 |
表格中列出的工具均可直接点击进入，全部免费、无需注册。
逐项详解
全部工具总览 →1第一步：先确认你属于哪类主体
合规要求不是一刀切的。个人创作者、面向公众提供生成式 AI 服务的组织、仅在内部使用 AI 的组织，适用的条款差别很大——把不属于自己的条款当成必做项会白白增加工作量，漏掉属于自己的条款才是真风险。生成式 AI 合规自检清单（genai-compliance）的做法是先选主体类型，再自动筛选适用条款，从算法备案与安全评估、内容标识、训练数据、用户协议与个人信息、未成年人保护、内容安全六个方面逐项自查，最后给一个总分。拿到得分后再去补最低分的那一项，比通读条文高效得多。
2第二步：显式标识，让用户一眼就知道这是 AI 生成
显式标识解决的是「用户知情」。AI 生成内容标识生成器（ai-label）按内容类型分四种——文本、图片、音频、视频——分别生成符合标识办法显式标识要求的提示文案与角标样式，并直接输出可以粘进页面的角标代码。它的价值在于把「该怎么写」这件事模板化：不同内容形态的标识位置和文案口径不同，手写很容易只写对一种。工具同时会提示隐式标识与发布声明要点，相当于顺手提醒你下一步该做什么。
3第三步：隐式标识，把字段写进文件和网页
隐式标识是给机器读的，通常落在文件的元数据属性或网页的 meta 标签里。AIGC 隐式标识元数据生成工具（aigc-metadata）按《人工智能生成合成内容标识办法》与 GB 45438-2025 的字段结构生成 JSON 结构、meta 标签与字段说明，专门解决「字段叫什么、该填什么值」的问题。它与显式标识工具是互补关系：一个管人看得到的角标，一个管机器解析的元数据，两者都做才算完整。字段名和取值口径以工具的字段说明为准，不要凭印象手写。
4第四步：提示词风险自查，把内容交出去之前
很多合规事故不是发生在发布环节，而是发生在「把原始材料粘进第三方大模型」的那一刻。提示词风险自检清单（prompt-risk）从个人隐私、商业秘密、内容违法性、提示词注入与越狱、输出执行风险、留存与复核六个方面逐项自查，给出风险分和具体改进建议。它适合两类场景：个人在提交敏感材料前过一遍，团队在建立 AI 使用规范时把它当作统一检查表。注意这一步的位置——它必须排在提交之前，事后发现泄露基本无法挽回。
关于「生成式 AI 合规自检工具怎么选」的常见问题
这四个工具的执行顺序是什么？
按「主体判定 → 显式标识 → 隐式标识 → 提示词风险」的顺序走：先用 genai-compliance 确认适用条款并在内容标识维度拿分，再用 ai-label 和 aigc-metadata 分别补齐显式与隐式标识，最后在把内容交给第三方大模型之前用 prompt-risk 做风险自查。前一步的结论会影响后一步的判断，比如主体类型不同，标识与备案的要求也不同。
显式标识和隐式标识到底有什么区别？
显式标识是给用户看的，比如图片角标、文本开头的提示文案；隐式标识是给机器读的，比如文件元数据属性或网页 meta 标签里的结构化字段。前者解决用户知情，后者解决内容可被识别与追溯，两者是互补而非替代关系，合规上通常需要同时具备，所以对应两个工具而不是一个。
这些自检结果能当作合规证明吗？
不能。站内工具的依据是公开条文与出版口径整理，输出的是自查参考与改进方向，明确不构成法律意见。正式合规判断请以官方原文和主管部门口径为准；如果场景复杂或涉及对外提供服务，建议在自查基础上再咨询专业人士。工具的价值是把散落的条款变成可勾选的清单，减少漏项。
只在公司内部用 AI，也需要做这些吗？
需要，但适用范围比对外提供服务窄。用 genai-compliance 先选「仅内部使用 AI 的组织」这一类主体，它会自动筛掉不适用的条款；即便如此，提示词风险自查（prompt-risk）通常仍然必要——内部材料的商业秘密和个人隐私一旦提交给第三方大模型，风险与对外发布是同一量级。
相关指南与场景合集
全部指南 →本篇涉及的全部 4 款工具
生成式 AI 合规自检清单：按主体类型（个人创作者、面向公众提供生成式 AI 服务的组织、仅内部使用 AI 的组织）自动筛选适用条款，从算法备案与安全评估、内容标识、训练数据、用户协议与个人信息、未成年人保护、内容安全六个方面逐项自查并给出得分。依据公开条文整理，不构成法律意见。
AI 生成内容标识生成器：按内容类型（文本、图片、音频、视频）生成符合《人工智能生成合成内容标识办法》显式标识要求的提示文案与角标样式，输出可直接使用的角标代码，并提示隐式标识与发布声明要点。依据公开条文整理，不构成法律意见。
AIGC 隐式标识元数据生成工具：按《人工智能生成合成内容标识办法》与 GB 45438-2025 的字段结构，生成可用于网页 AIGC 元数据与文件属性的 JSON 结构、meta 标签与字段说明。与显式标识工具互补，专注隐式标识的数据组织形式。
提示词风险自检清单：在把内容交给第三方大模型前，从个人隐私、商业秘密、内容违法性、提示词注入与越狱、输出执行风险、留存与复核六个方面逐项自查，自动给出风险分与具体改进建议。适合团队建立 AI 使用规范时使用，纯浏览器本地运行。