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解决的问题

内容创作者常常面临这样的困境：在抖音、小红书、微信公众号等平台上，一些有吸引力的话题被系统标记为违规。由于平台不会提供事前发布警告，创作者往往在内容被限制或处罚后才意识到违规。本项目提供了一种发布前合规性检查的方法，帮助创作者避免此类处罚，同时保持内容的影响力。

工作原理

该工具采用双层检测流程：首先进行快速表面扫描，识别潜在的违规词汇；随后进行语义分析，由AI评估上下文，判断表述是否真正构成违规。它避免了依赖简单的关键词列表，因为同一个词在个人故事中可能是可接受的，但在商业广告中则可能被禁止。

用户还可以在 data/ 目录中构建自己的本地知识库。通过向AI提供反馈（例如“记住‘燃脂’在我的健身内容中是可以的”），工具会根据用户的具体领域持续学习，变得越来越准确。它使用 Python 3 在本地运行，设计为可集成到 Cursor 或 Claude Code 等 AI 助手的“技能”中。

适用人群

在抖音、小红书、微信公众号等中国社交媒体平台发布文字内容（脚本、文章、标题、配文）的内容创作者、营销人员及社交媒体管理者。

核心亮点

• 上下文感知审查：基于上下文而非仅关键词匹配，区分无害提及与实际违规。
• 基于证据的规则：依据《广告法》、国家网信办及平台社区规范中的72项官方引用。
• 本地数据隐私：所有个人规则、归档和内容均以纯文本形式本地存储，绝不上传至第三方。
• 迭代式学习：允许用户保存自身从平台处罚中获得的经验与“教训”，用于优化未来的检查。
• 防规避设计：明确拒绝提供“绕过过滤”的技巧或谐音词，专注于合法合规的表达方式。