with one click
sarih
Arabic sentiment analysis and content filtering across 5 dialects
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Menu
Arabic sentiment analysis and content filtering across 5 dialects
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
Adhan audio playback with multiple muezzin voices
مراجعة كود عربي — راجع الكود مع فحص التعامل مع النصوص العربية وRTL والتعليقات العربية
مصطلحات صحية عربية — ترجم واشرح مصطلحات طبية بالعربي، ساعد في فهم التقارير الطبية
مصطلحات قانونية عربية — ترجم واشرح مصطلحات قانونية، ساعد في فهم العقود والمستندات القانونية بالعربي
Arabic OCR text extraction from images and documents
كاتب السيرة الذاتية — اكتب سيرة ذاتية احترافية بالعربي أو ثنائية اللغة
| name | sarih |
| description | Arabic sentiment analysis and content filtering across 5 dialects |
| version | 1.0.0 |
| author | Mousa Abu Mazin |
| license | MIT |
| platforms | ["linux","macos"] |
| prerequisites | {"commands":["sarih"],"env_vars":[]} |
| metadata | {"hermes":{"tags":["nlp","sentiment","content-filter","arabic"]}} |
أداة لاكتشاف المحتوى السام بـ5 لهجات عربية، تعمل بالكامل بدون إنترنت.
| اللهجة | أمثلة كلمات مفلترة | ملاحظات |
|---|---|---|
| فصحى | ألفاظ نابية، تحريض، كراهية | القاعدة الأساسية |
| مصري | شتائم بالعامية المصرية | يتعرف على "يا ابن..." وما شابه |
| خليجي | ألفاظ خليجية مسيئة | يفهم السياق الخليجي |
| شامي | إساءات بالشامي | يميّز بين الشتيمة والتعبير العادي |
| مغاربي | خلط عربي-فرنسي مسيء | يكتشف الإساءة حتى بالخلط |
sarih check "النص المراد فحصه"
مثال — نص نظيف:
sarih check "شكرا على المساعدة، الله يعطيك العافية"
النتيجة المتوقعة:
✅ safe
Dialect: خليجي
Confidence: 0.94
Flags: none
مثال — نص مسيء:
sarih check "يا حمار انت ما تفهم شي"
النتيجة المتوقعة:
⚠️ medium
Dialect: فصحى/عام
Confidence: 0.87
Flags: [insult]
Details: "حمار" — إهانة مباشرة
Suggestion: حذف أو استبدال بـ "يا أخي"
sarih scan data.jsonl
مثال مع عرض التفاصيل:
sarih scan comments.jsonl --verbose
النتيجة المتوقعة:
Scanning comments.jsonl (4,230 records)...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Total: 4,230
Safe: 3,891 (92.0%)
Low: 187 (4.4%)
Medium: 128 (3.0%)
High: 24 (0.6%)
Top flags:
insult: 89
hate_speech: 31
harassment: 24
profanity: 19
threat: 8
sarih clean data.jsonl --output cleaned.jsonl
خيارات التنظيف:
# حذف السجلات المخالفة بالكامل
sarih clean data.jsonl --output clean.jsonl --strategy remove
# استبدال الألفاظ المسيئة بـ [محذوف]
sarih clean data.jsonl --output clean.jsonl --strategy redact
# حذف فقط HIGH والاحتفاظ بـ medium و low
sarih clean data.jsonl --output clean.jsonl --threshold high
sarih stats
يعرض إحصائيات آخر فحص: توزيع المستويات، أكثر الفلاتر تفعيلا، توزيع اللهجات.
sarih explain
النتيجة المتوقعة:
الفلاتر الـ13:
━━━━━━━━━━━━━━
فئة الإساءة المباشرة:
1. profanity — ألفاظ نابية صريحة
2. insult — إهانات شخصية
3. slur — ألفاظ عنصرية أو طائفية
فئة التحريض:
4. hate_speech — خطاب كراهية
5. threat — تهديد بالأذى
6. incitement — تحريض على العنف
فئة التحرش:
7. harassment — تحرش أو مضايقة
8. sexual — محتوى جنسي صريح
9. doxxing — نشر معلومات شخصية
فئة المعلومات الخطيرة:
10. self_harm — إيذاء النفس
11. extremism — محتوى متطرف
12. spam — رسائل مزعجة متكررة
13. misinformation — معلومات مضللة
المستويات الثلاثة:
🟢 safe — لا مشاكل
🟡 low — ألفاظ عامية قد تكون مسيئة في سياق معين
🟠 medium — إساءة واضحة لكن ليست خطيرة
🔴 high — تهديد أو تحريض أو محتوى خطير
sarih يفهم أن بعض الكلمات مسيئة في لهجة لكنها عادية في أخرى. أمثلة: