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生成式服务上线后，合规往往卡在一件很具体的事：你有没有在用户看得见的地方说明这是 AI 生成的。很多团队已经接了 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等接口，但页面、接口响应或消息正文里仍缺少显式标识、人工核验提示，或落库落盘时的隐式来源字段。archive-ai-labeling-dup 用静态分析帮你把这些缺口标出来，而不是在运行时猜测某段文字是不是 AI 写的。

它的分界很清晰：不问内容是不是 AI 生成的，而问你有没有告诉用户。插件会在检测到项目里存在典型模型调用痕迹时，按五条规则扫描，例如用户可见输出里完全没有 AI 生成类文案、全项目找不到统一标识句、缺少仅供参考或人工核验提示、产出文件缺少 generated_by 或 ai_generated 等隐式字段，或把表述含糊成自动生成却不带 AI 字样。每条命中都会给出文件、行号、代码片段及对应法规依据。

若项目根本没有接入相关模型，规则会因 when 守卫被判定为不适用，报告会明确写出未运行而非默示通过，避免假绿。它不做法实核查、内容安全审查，也不下合规结论，命中只是提示你确认；标识若在运行时才从配置中心拼出，或字段名不在常见隐式标识集合里，可能需要人工复核。

适合在接入大模型并对外展示生成结果的产品、平台与内部工具团队使用，尤其是要在 CI 里把缺标识当作可拦截项的工程流程。法务与合规同学可把它当作代码侧的核对清单，研发与前端则能快速定位该在哪一处补上显式与隐式标识。