ai-drama-review

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。

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运行模式

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。

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调用示例

# 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]

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核心方法论：内容基因检测三角

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。

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Phase 1: 版权相似度检测

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。

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Phase 2: 年龄分级基因扫描

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

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Phase 3: 改编偏离度评分

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

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输出格式

{
  "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, 
    
  
   
     
     
      
  
   
    
    
  

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边界与合规

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：

• 不提供法律意见，不替代版权律师的专业判断
• 不保证零漏报（算法和 AI 均存在误判可能）
• 不联网检索版权数据库（使用本地参考库）

凭证（均为可选）：

• OPENAI_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY — 启用深度语义确认
• 所有凭证仅通过环境变量读取，不持久化、不记录、不传输