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AI短剧内容基因检测。零依赖可用：AI直接分析版权疑似、年龄分级违规、小说魔改程度，输出结构化风险图谱。可选配 Python 环境启用三重相似度算法（n-gram / 编辑距离 / TF-IDF）提升精度。结果仅供内容审核参考，不构成法律意见。
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全能高级前端研发工程师技能。擅长AI时代前沿技术栈（React最新 + shadcn/ui + Tailwind CSS v4 + TypeScript + Next.js），精通动效库与交互特效开发。采用Glue Code风格快速实现代码，强调高质量产品体验与高度友好的UI视觉规范。在组件调用、交互特效、全局Theme上保持高度规范：绝不重复造轮子，相同逻辑出现两次即封装为组件。具备安全意识，防范各类注入攻击。开发页面具有高度自适应能力，响应式设计贯穿始终。当用户无特殊技术栈要求时，默认采用主流前沿技术栈。
Read, write, append, and list local files in the session's working directory. Use when you need to persist output to disk, read input files, or manipulate file system safely. Supports text files, JSON, CSV, Markdown.
超级简历 WonderCV 出品，3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师（面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略）。 触发条件：用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 或校招岗位匹配、咨询求职建议或面试准备，或提到 CV/简历/求职/校招。 不触发条件：用户讨论普通写作（非简历）、询问其他文档， 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
عرض SKILL.md
| name | ai-drama-review |
| description | AI短剧内容基因检测。零依赖可用：AI直接分析版权疑似、年龄分级违规、小说魔改程度，输出结构化风险图谱。可选配 Python 环境启用三重相似度算法（n-gram / 编辑距离 / TF-IDF）提升精度。结果仅供内容审核参考，不构成法律意见。 |
| user-invocable | true |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"env":"[Truncated]","anyBins":"[Truncated]"},"stage":"beta","version":"0.3.0"}} |
用户提供剧本文本、台词或字幕文件，输出结构化风险图谱。
⚠️ BETA — 检测结果仅供内容审核参考，不构成法律意见，高风险内容请结合专业法律咨询。
| 模式 | 依赖 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 纯推理模式（默认） | 无 | Agent / API 调用、快速扫描 |
| 增强模式 | Python 3.8+ | 精确算法检测，适合批量处理 |
| 深度模式 | Python + API Key | 算法 + AI 语义双重确认，最高精度 |
纯推理模式：AI 直接对文本进行分析，无需任何安装。 增强/深度模式：可选，通过
python3 scripts/text_similarity.py等脚本提升算法精度。
# 完整审查
审查这个剧本：[粘贴文本]
# 单项检测
检测这段台词是否存在版权问题：[文本]
判断这个剧本的年龄分级：[文本]
# 改编对比
对比原著和改编版本的偏离程度：
原著：[文本]
改编：[文本]
版权基因 年龄分级基因 改编偏离基因
│ │ │
文本相似度 语义风险密度 结构对齐偏差
│ │ │
└──────────── 综合风险指数 ────────────┘
所有检测遵循：先快速定位嫌疑区，再上下文确认消除误报。
对输入文本按段落执行相似度分析，标记疑似侵权段落。
三重互补算法（增强/深度模式）：
综合得分 = 0.3 × Jaccard(n-gram) + 0.3 × (1 - 归一化编辑距离) + 0.4 × TF-IDF余弦
阈值：综合得分 > 0.7 → 标记疑似侵权
| 算法 | 检测侧重 |
|---|---|
| n-gram Jaccard | 局部词汇重复、直接抄录 |
| 归一化编辑距离 | 轻微改写、同义替换 |
| TF-IDF余弦 | 主题语义相似、结构性借用 |
纯推理模式：AI 直接分析段落，识别明显的情节/台词重复、标志性表达借用，给出风险评估和可疑片段标注。
数据流向：文本内容仅在本次会话中处理。深度模式下，疑似段落发送至配置的 AI API（OpenAI/Anthropic）进行语义确认。不向任何第三方传输原始文本。
对文本按内容类别扫描风险信号，给出分级建议。
类别与严重度：
| 类别 | 严重度级别 |
|---|---|
| 暴力/血腥 | mild / moderate / severe |
| 性暗示/色情 | mild / moderate / severe |
| 恐怖/惊悚 | mild / moderate / severe |
| 脏话/侮辱 | mild / moderate / severe |
| 毒品/违禁品 | mild / moderate / severe |
上下文确认原则：命中词不等于违规，需排除否定语境（"不允许暴力"）、文学修辞、历史引用等误报。
| 分级 | 判定说明 |
|---|---|
| 全年龄 | 无违规内容 |
| 12+ | 轻度冲突，需家长指导 |
| 18+ | 较强暴力/成人主题 |
| 不合规 | 超出可接受范围，建议修改 |
对比原著与改编版本，量化"魔改程度"。输入：原著文本 + 改编版本文本。
偏离度公式：
偏离度 = 结构对齐偏差 × 40% + 角色设定偏差 × 35% + 核心情节偏差 × 25%
| 偏离度 | 分类 | 操作建议 |
|---|---|---|
| 0–30 | 忠实改编 | 低风险，正常推进 |
| 30–60 | 合理改编 | 建议与版权方沟通确认 |
| 60–100 | 严重魔改 | 高风险，建议法律审查后再发布 |
{
"overall_risk": "中",
"copyright": {
"risk_level": "高",
"suspicious_paragraphs": [
{"index": 3, "score": 0.83, "reason": "与《XX》第7章高度相似"}
]
},
"age_rating": {
"suggested_rating": "12+",
"hits": [
{"category": "暴力", "severity": "mild", "count": 4, "locations": [22,
本技能做什么： 内容风险识别、分级建议、改编偏离量化、整改方向指引。
本技能不做什么：
凭证（均为可选）：
OPENAI_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY — 启用深度语义确认