依据个人信息、网络数据安全和生成内容标识要求检查产品上线条件。
生成式 AI 应用上线前，需要根据服务对象、数据、模型来源、内容形态和风险级别完成合规检查。平台能力不能替代应用运营者在告知同意、内容治理、生成标识和投诉处置方面的责任。
本文面向负责人工智能应用设计、开发、上线、成本、安全和持续运营的工程与治理团队。完成本文后，你应当能够独立完成配置、验证结果，并知道出现异常时应该保留哪些信息。
云资源和模型能力会随区域、库存、模型版本及账号权限变化。页面显示的可用规格、价格、配额和状态是本次操作的直接依据；文档用于解释操作逻辑和风险边界。
先完成以下准备，再进入控制台操作。对生产环境而言，准备阶段还应明确资源负责人、费用归属、数据级别和回滚方式。
重要提醒： 本清单提供产品实现参考，不替代针对具体业务、地区和行业的法律意见或监管程序。
按照下面的顺序执行。每完成一步都应检查页面反馈，不要在状态仍为“处理中”时连续提交相同操作。涉及删除、重装、退款、密钥禁用等不可逆动作时，应再次核对资源名称和影响范围。
确认是否面向中国境内公众，是否具有舆论属性或社会动员能力，是否处理个人信息、重要数据或高风险决策。
记录训练、检索、提示和参考素材的来源、授权、许可证和删除机制；审查第三方模型专项条款。
落实最小必要、告知同意、敏感个人信息保护、用户查阅更正删除和受托处理约定。
覆盖违法有害、虚假信息、侵权、隐私、冒充、未成年人和高风险建议，设计拒答、复核和升级流程。
文本、图片、音频、视频和虚拟场景按展示方式添加显式标识，并在文件元数据或接口字段保留隐式标识。
在服务条款说明能力与限制，提供投诉、举报、申诉、纠错和删除入口。
保留必要日志和版本，开展红队测试、供应商故障和内容事件演练，形成责任人和处置时限。
功能能够使用并不等于已经具备生产条件。正式承载业务前，请把可观测性、权限、费用和数据恢复纳入同一套运行基线。
建议为关键资源建立变更记录，至少包含操作者、时间、原因、预期结果、实际结果和回退步骤。团队协作时，不要通过聊天工具传递密码或完整 API Key。
排查时先确认影响对象、开始时间和最近一次变更，再区分是浏览器、账号权限、平台资源、网络还是应用自身问题。提交工单时，请附上资源 ID、请求 ID、发生时间、错误信息和已经执行过的排查步骤；不要提交密码、完整密钥或身份证件原图。
比较线上输入分布、上下文长度、并发、超时和模型版本，建立可复现样本再调整。
按资源、模型、密钥和请求拆解，检查闲置 GPU、长上下文、大输出、重复任务和重试风暴。
停止继续修改，保留现场。使用上一个环境、模型、提示和数据版本恢复，并补齐变更审批和自动验证。
离开页面前，逐项确认：
如结果与本文不一致，应停止继续扩大变更范围，通过页面右上角“工单支持”提交问题。