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解決的問題

內容創作者經常面臨這樣的困境：在抖音、小紅書、微信公眾號等平台上，一些具吸引力的主題被系統標記為違規。由於平台不會提供事前發布警告，創作者往往在內容被限制或處罰後才意識到違規。本專案提供了一種發布前合規性檢查的方法，幫助創作者避免此類處罰，同時保持內容的影響力。

工作原理

該工具採用雙層檢測流程：首先進行快速表面掃描，識別潛在的違規詞彙；隨後進行語義分析，由AI評估上下文，判斷表述是否真正構成違規。它避免了依賴簡單的關鍵詞列表，因為同一個詞在個人故事中可能是可接受的，但在商業廣告中則可能被禁止。

使用者還可以在 data/ 目錄中建構自己的本地知識庫。透過向AI提供反饋（例如「記住『燃脂』在我的健身內容中是可以的」），工具會根據使用者的特定領域持續學習，變得越來越精準。它使用 Python 3 在本地執行，設計為可整合到 Cursor 或 Claude Code 等 AI 助手的「技能」中。

適用對象

在抖音、小紅書、微信公眾號等中國社交媒體平台發布文字內容（腳本、文章、標題、配文）的內容創作者、行銷人員及社交媒體管理者。

核心亮點

• 上下文感知審查：基於上下文而非僅關鍵詞匹配，區分無害提及與實際違規。
• 基於證據的規則：依據《廣告法》、國家網信辦及平台社群規範中的72項官方引用。
• 本地資料隱私：所有個人規則、歸檔和內容均以純文字形式本地儲存，絕不上傳至第三方。
• 迭代式學習：允許使用者保存自身從平台處罰中獲得的經驗與「教訓」，用於優化未來的檢查。
• 防規避設計：明確拒絕提供「繞過過濾」的技巧或諧音詞，專注於合法合規的表達方式。