一、核心功能與技術亮點

1. 跨模型高精度 AI 檢測
   • 99%+ 檢測準確率：基于深度學習算法，分析文本的詞匯熵值、句法結構及 AI 模型特有的 “高可預測性” 表達（如 “據統計”“一般認為”），精準區分人類寫作與 AI 生成內容，誤報率低于 0.5%。
   • 全棧 AI 模型覆蓋：支持檢測 30 + 主流 AI 工具輸出，包括文本生成模型（GPT-4、Claude 3）、代碼生成工具（GitHub Copilot）及多模態模型（DALL-E、Midjourney 生成的圖像描述）。
2. 多語言全場景支持
   • 30 種語言覆蓋：除中英日韓等主流語言外，支持阿拉伯語、俄語、斯瓦希里語等小語種，適配跨國企業的全球內容審核需求（如東南亞電商平臺的多語言評論檢測）。
   • 教育 / 企業雙場景優化：
     • 學術場景：檢測論文、作業中的 AI 代筆及改寫抄襲，提供 “AI 生成比例 + 重復率” 雙報告，某 Ivy 聯盟高校使用后 AI 作弊舉報量下降 82%。
     • 企業場景：掃描營銷文案、客服話術、技術文檔，避免 AI 生成的同質化內容損害品牌可信度（如金融機構檢測 AI 撰寫的投資報告風險）。
3. 企業級安全與集成能力
   • 軍事級數據安全：遵循 GDPR、CCPA 等法規，檢測數據加密存儲且 72 小時內自動刪除，支持私有化部署（如政府機構敏感內容審核）。
   • API 與 LMS 深度集成：
     • 教育領域：無縫對接 Canvas、Blackboard 等學習管理系統，自動觸發作業 AI 檢測流程。
     • 企業領域：通過 REST API 嵌入 OA 系統或內容管理平臺（如 WordPress、Drupal），實現 “創作 – 檢測 – 發布” 全鏈路自動化。

二、典型應用場景

1. 教育與學術誠信
   • 學生作業檢測：某英國大學使用 Copyleaks 檢測發現，23% 的課程論文包含超過 50% 的 AI 生成內容，通過及時干預降低學術不端風險。
   • 論文開題審核：檢測文獻綜述的 AI 依賴度，引導學生基于真實研究而非 AI 拼湊（如識別 “AI 生成的虛構實驗數據”）。
2. 企業內容安全管理
   • 營銷內容原創性保障：某美妝品牌檢測發現，其海外社媒賬號 45% 的推文為 AI 生成，導致用戶互動率下降，優化后自然流量提升 35%。
   • 代碼安全檢測：科技公司通過 Copyleaks 識別員工提交代碼中的 AI 生成部分（如未授權的開源庫復制），降低知識產權糾紛風險。
3. 出版與自媒體合規
   • 稿件預篩查：某科技出版社 2024 年通過檢測攔截 117 篇 AI 生成的低質稿件，避免 “AI 學術垃圾” 影響期刊公信力。
   • 網紅內容審核：MCN 機構檢測達人腳本，確保 “AI 輔助創意” 而非 “全流程機器生成”，維護粉絲信任（如識別 AI 撰寫的虛假種草文案）。

三、操作流程與訂閱計劃

1. 快速檢測三步法
   • 上傳內容：支持文本粘貼（單次 2 萬字）、文件上傳（DOC/PDF/Markdown）或 URL 檢測（如網頁內容合規性掃描）。
   • 啟動檢測：選擇檢測模式（教育 / 企業 / 通用），5-10 秒生成報告，含 AI 概率評分、抄襲來源及語言特征分析。
   • 結果應用：下載 PDF 報告作為合規證明，或通過 API 將檢測結果同步至企業工單系統（如 Jira、Trello）。
2. 訂閱方案
   • 免費版：每月 10 次檢測（每次 5000 字），適合個人創作者或小型團隊。
   • 專業版：$9.99 / 月，支持 5 萬字檢測 + 多語言 + API 調用，適配自媒體與中小企業。
   • 企業版：定制報價，含批量處理、實時威脅情報、專屬客服，適合日均檢測量超 10 萬字符的大型機構。

四、行業對比與用戶價值

• 教育機構：構建 “AI 檢測 + 抄襲查重 + 寫作教學” 閉環，降低人工審核成本，提升學術誠信管理效率。
• 企業用戶：守護品牌聲譽，避免 AI 生成內容引發的合規風險（如虛假宣傳、數據造假），同時提升內容質量與用戶體驗。
• 個人創作者：確保作品原創性，避免因 AI 誤用導致的平臺處罰（如自媒體賬號限流）或版權糾紛。

總結