非專業人士讀得懂嗎

每條訊號都附有解釋其意義的句子，涵蓋 12 種語言。原始值預設收合，需要時再展開。

大概會出多少條訊號

視檔案而定。61 個分析器分五個層級執行，其中只有命中的才會留在帳本裡。

帳本就是判定的來源。判定是訊號加總的結果，不是另一個模型作出的決定。

在方案的保留期限內可以。檔案本身不保留，只保留雜湊與報告。

只給一個分數的工具，在出錯時說不清為什麼會錯。證據台帳把參與判定的每一條訊號逐行記下來。它的目的，是讓讀到結論的人能夠檢驗這個結論。

訊號的識別碼、指向人還是指向 AI 的方向、強度、出自哪個分析層級，以及它是從檔案的哪個位置讀到的。因為有位置，你可以用別的工具開啟同一個檔案親自確認。

與結論相反的訊號也照樣保留，並單獨歸類呈現。若任它們在加總過程中消失，帳本就成了替結論辯護的文書。相反證據強烈存在時，判定等級本身會下調一級，並以文字寫明這一點。

報告裡同時留下引擎版號、特徵資料庫版號、分析時間以及使用了哪份信任清單。沒有這些，同一個檔案的兩份報告會得出不同結論，而兩份看起來都對。

含帳本的報告可匯出為 JSON、Markdown 或 PDF，也可以用附期限的分享連結交給別人。收受方拿到的不只是結論，還有依據。

本文為一般性說明，不構成法律意見。檢查結果是機率性評估，不是證明。