CriteriaBot 是一個把「稽覈規則」變成「程式設計介面」的 AI 分類器。它不是給你一堆固定的垃圾郵件或仇恨言論標籤，而是讓你用自然語言寫下判斷標準，然後對任意文字返回每條標準的 true/false 結果。官方定位是「程序化內容評估」，聽起來很工程師，但實際使用門檻比想象中低——因為整個互動都圍繞 plain-English（純英文）規則展開。
一套評價引擎，多種落地姿勢
從網站展示的用例來看，CriteriaBot 更像是規則即服務。你寫一條標準，比如「這段內容是否包含劇透？」，然後就可以對任何帖子、評論、郵件去跑。它列舉了幾類典型場景：
- 內容稽覈：識別毒性、騷擾、不安全內容，還能疊加上你自己的社羣規則，比如「禁止劇透」或「不討論政治」
- AI 防護：攔截提示注入（prompt injection）和不安全輸出，給 LLM 應用增加一層可定製的護欄
- 品牌語氣檢查：評估 AI 生成或人工寫作是否符合既定的語氣和風格指南
- 合規與路由：檢查內容是否符合監管或內部政策，或者按型別對訊息、工單進行分流
另外還包括垃圾郵件識別、品牌公關監控、資料標註等。哪怕你只是想把幾萬條使用者內容按「是否有價值」粗篩一遍，它也能承擔這個髒活。對不同團隊來說，它更像是一個可程式設計的判定層，而不是某種開箱即用的「稽覈模型」。
工作流：寫規則、提交內容、拿判定
CriteriaBot 的官網給出了一條很清晰的鏈路：先寫好規則（也可以從社羣庫複用），然後通過網站或 API 提交內容；系統會讓一組 AI 模型對每條規則進行投票，形成加權共識；最後返回 true/false 判定。你還可以把自己的 API Key 接進來，構建一個自定義模型面板，針對你的場景調優。
比較特別的是它的個性化機制：你可以在已提交的內容上給出你自己的人工判定，系統會學習你的定義——不是你抄別人的標準，而是讓模型適應你的判斷。官方說通常只需要少量示例就能生效。
這種設計解決了一個實際問題：通用稽覈模型往往對垂直社羣的「暗語」和「潛規則」不敏感。比如某個論壇的「討論政治」邊界，只有內部人才清楚。CriteriaBot 允許你在標準層面用自然語言描述，再通過反饋微調，這比維護一堆正規表示式或訓練定製模型要靈活得多。
技術底子：傳統 ML 和小型 LLM 的混合
根據官方描述，CriteriaBot 結合了傳統機器學習方法與一組小型開源 LLM 的共識面板。這樣做的好處是：既保留傳統分類方法在精確度上的優勢，又獲得 LLM 的泛化能力。值得一提的是，模型還能訪問 Wikipedia 和 Wolfram，因此在需要最新事實資訊或數學計算的評估上也會更可靠。官方並未公開具體的模型清單或權重細節，但對於使用者來說，不需要關心內部實現——只要規則寫得足夠清楚，返回的結果就可以直接接入你的 pipeline。
怎麼上手，以及誰適合用
上手成本主要花在「定義標準」上。你需要把心中的模糊概念拆成一條條可被機器判定的自然語言規則，比如「是否包含性騷擾言論」、「是否在兜售假貨」。好訊息是規則可以分組複用，還能從社羣庫借鑑別人寫好的標準。API 示例也很直接，一個 POST 請求就能拿到判定結果，同步或非同步處理都行。
如果你是內容平臺的運營者、做 LLM 應用且有安全需求的開發者，或者在為客服訊息做自動分類，CriteriaBot 值得一試。它的定位比普通稽覈 API 更「程式設計師友好」，但同時又沒有放棄讓非技術同事參與規則定義的可能性——畢竟寫一句話規則，比寫正則簡單多了。
定價方面，官方沒有在頁面上給出具體價格，需要註冊後獲取 API Key。建議直接訪問官網檢視最新資訊，或者先用自己的小批量內容測一測效果，再決定是否投入。
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