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一个本地运行的 AI 技能,在发布前对抖音、小红书、微信视频号的内容进行合规审核,给出修改建议,并能通过用户反馈持续积累个人规则库。

Stars

394

7 天增长

+35

Fork 数

37

开放 Issue

1

开源协议

NOASSERTION

最近更新

2026-07-15

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

它不仅依赖词面检索,还通过语义判断上下文,误报率低;规则全部锚定 72 条官方原文并附链接,主动辟谣常见自我审查谣言;所有数据存于本地,不上传第三方。

适合谁使用

  • 在抖音、小红书、视频号上发布内容的自媒体作者
  • 需规避平台违规风险的电商主播、营销人员
  • 希望快速核稿并保留合规表达方式的编辑或文案
  • 对平台规则感到困惑、想系统化沉淀经验的内容团队

典型使用场景

  • 发布前自动审核口播稿或图文,指出违规句并给出修改建议
  • 将违规稿件改写为合规版本,同时保留核心信息和语气
  • 复盘已被限流或处罚的内容,分析原因并固化规则
  • 通过一句话反馈(如“帮我盯住‘对赌承诺’”)持续扩充个人对账库

项目优势

  • 两层检测(词面候选 + 语义判定),避免词表工具的误报
  • 42 条规则均有官方出处,附带 72 条原文引文链接,可逐条验证
  • 主动告知用户“赚米”“S”等谐音变体不必要且可能更危险
  • 完全本地运行,个人档案、规则库存于本地 `data/` 目录,不受升级影响

使用前须知

  • 不承诺 100% 过审,最终判定受平台内部模型和账号状态等不可见因素影响
  • 目前仅支持抖音、小红书、微信视频号三个平台,更多平台仍规划中
  • 需要依赖支持 Agent Skills 的工具(如 Cursor、Codex、Claude Code)和 Python 3,非独立应用

README 快速开始

安装

项目描述

发布前审|发抖音/小红书/视频号前先让 AI 审一遍:哪句踩线、依据哪条官方规则、给能直接用的改法。38 篇真实样本校准判定尺度,72 条官方原文引文可查证,你踩过的坑沉淀成本地规则库越用越准。不承诺过审,不教绕审。

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