使用 AKF 为 AI 生成内容添加可信元数据与合规审计

解决 AI 内容溯源难题：通过 AKF 这一 AI 原生元数据格式（类似于图片的 EXIF），为 AI 生成或修改的文件打上信任分、来源凭证和合规标签，确保内容可追溯、可审计。

为什么需要这个技能

随着 AI 生成内容（AIGC）的大规模应用，区分“人类编写”与“AI 生成”变得至关重要。在金融、医疗、法律等严监管行业，文件必须具备明确的来源证明（Provenance）和合规性记录，否则无法通过审计。

AKF 充当了 AI 时代的“数字水印”或“电子标签”，它能够将信任得分、修改记录和合规元数据直接嵌入到 DOCX、PDF、图像及代码文件中，避免了元数据与文件分离导致的丢失问题。

适用场景

• 合规性审计：需要满足欧盟 AI 法案（EU AI Act）、HIPAA 或 SOX 等法律法规的审计要求。
• 内容交付确认：在向客户交付 AI 辅助编写的代码或文档时，标注 AI 的参与程度和审核证据。
• 资产溯源管理：在大型团队中追踪某个 AI 生成的文件是由哪个 Agent 产生、基于什么指令生成的。

核心工作流

1. 安装工具

使用 Python 或 NPM 安装 AKF 客户端：

pip install akf
# 或者
npm install akf-format

2. 标记文件来源

在创建或修改文件后，使用 stamp 命令记录 AI 代理的名称及操作证据：

akf stamp <file> --agent <agent-name> --evidence "<what you did>"

证据示例："generated from user prompt" 或 "refactored existing code"。

3. 读取与检查元数据

在修改现有文件前，检查其信任分和历史记录：

akf read <file>          # 查看基础信任元数据
akf inspect <file>       # 查看详细信任评分

4. 执行合规性审计

针对特定法规运行审计检查：

akf audit <file> --regulation eu_ai_act    # 欧盟 AI 法案第 50 条
akf audit <file> --regulation hipaa         # HIPAA 医疗信息保护
akf audit <file> --regulation sox           # SOX 萨班斯-奥克斯法案

5. 敏感度分类

根据文件用途添加访问标签：

• --label confidential：用于财务/秘密/内部路径。
• --label public：用于 README、公开文档或示例。

下载和安装

下载 akf-trust-metadata 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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