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OpenClaw

ai-drama-review

AI短剧规范识别技能包。检测AI短剧中的文本/小说版权侵权、年龄分级合规性(18+/12+)、小说魔改程度,并生成结构化合规报告。支持本地关键词快速扫描 + AI深度分析两层架构。Beta 阶段 - 仅供参考,不作为法律依据。

aaalenwow0 来源安装数☆ 0 仓库 Stars

安装与使用

请根据来源仓库和你的 AI 工具说明安装此技能。先阅读技能文件和依赖要求,再添加到工作流。

SkillHub CLI

skillhub install aaalenwow/ai-drama-review

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将来源链接提供给你的 Agent,让它先读取说明、核对依赖,并向你说明将执行的安装步骤。

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技能说明

This skill identifies compliance risks in AI-generated short dramas, including copyright infringement, age rating violations, and unauthorized novel adaptations. It uses a two-layer architecture: local keyword scanning for fast baseline detection, plus AI-powered deep analysis for context-aware accuracy.

Warning: BETA — 本技能包正在测试中,检测结果仅供参考,不作为法律依据。请结合专业法律意见使用。

用户提供剧本文本、字幕文件或视频描述,本技能将执行合规审查并生成结构化风险报告。


Phase 1: 环境检测与初始化

当用户请求对短剧内容进行合规审查时,先执行环境检测:

python3 scripts/env_detect.py

检测内容:

  1. Python 版本: >= 3.8
  2. 可用 API 密钥: OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY(用于深度分析)
  3. 可选 Python 包: jieba(中文分词,提升版权检测精度)
  4. 网络连通性: API 端点可达性

确定运行模式:

  • 仅本地模式 (local_only): 无 API 密钥时的降级模式,仅执行关键词匹配和文本算法分析
  • 混合模式 (hybrid)(推荐): 本地快速扫描 + AI 深度上下文分析,精度更高

向用户展示环境状态和可用功能。


Phase 2: 版权侵权检测

接收用户提供的剧本/台词文本,执行版权侵权检测:

python3 scripts/text_similarity.py --input <script_file> --reference-dir <reference_texts_dir>

2.1 文本预处理

  1. 统一编码(Unicode 归一化)
  2. 去除标点符号和多余空白
  3. 按段落分割,过滤过短段落(< 20 字)
  4. 中文分词(优先使用 jieba,降级为字符级分词)

2.2 三重相似度检测

对每个段落与参考文本库逐段比对,计算三种互补指标:

算法 检测能力 权重
n-gram Jaccard 系数 局部词汇重复 0.3
归一化编辑距离 整体文本差异 0.3
TF-IDF 余弦相似度 语义主题相似 0.4

综合得分超过阈值(默认 0.7)的段落标记为疑似侵权。

2.3 AI 语义确认(混合模式)

将高疑似段落发送 AI 进行语义级分析:

  • 排除通用表达和公共领域内容
  • 评估独创性和实质性相似
  • 识别改写和同义替换

向用户展示:可疑段落列表、相似度分数、疑似来源、AI 分析意见。


Phase 3: 年龄分级合规检测

扫描剧本内容的年龄分级合规性:

python3 scripts/...

来源信息

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/aaalenwow/ai-drama-review
Version
—
Commit
cf00e842dcb9b45d2830ff72a3a81ae47e9935ec
分类来源
rules
状态
active
可见性
public

这些信息来自收录时的来源分析,可能滞后;使用前请核对最新来源文件。

来源内容

SKILL.md
This skill identifies compliance risks in AI-generated short dramas, including copyright infringement, age rating violations, and unauthorized novel adaptations. It uses a two-layer architecture: local keyword scanning for fast baseline detection, plus AI-powered deep analysis for context-aware accuracy.

**Warning: BETA** — 本技能包正在测试中,检测结果仅供参考,不作为法律依据。请结合专业法律意见使用。

用户提供剧本文本、字幕文件或视频描述,本技能将执行合规审查并生成结构化风险报告。

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## Phase 1: 环境检测与初始化

当用户请求对短剧内容进行合规审查时,先执行环境检测:

```bash
python3 scripts/env_detect.py
```

检测内容:
1. **Python 版本**: >= 3.8
2. **可用 API 密钥**: OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY(用于深度分析)
3. **可选 Python 包**: jieba(中文分词,提升版权检测精度)
4. **网络连通性**: API 端点可达性

确定运行模式:
- **仅本地模式 (local_only)**: 无 API 密钥时的降级模式,仅执行关键词匹配和文本算法分析
- **混合模式 (hybrid)**(推荐): 本地快速扫描 + AI 深度上下文分析,精度更高

向用户展示环境状态和可用功能。

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## Phase 2: 版权侵权检测

接收用户提供的剧本/台词文本,执行版权侵权检测:

```bash
python3 scripts/text_similarity.py --input <script_file> --reference-dir <reference_texts_dir>
```

### 2.1 文本预处理

1. 统一编码(Unicode 归一化)
2. 去除标点符号和多余空白
3. 按段落分割,过滤过短段落(< 20 字)
4. 中文分词(优先使用 jieba,降级为字符级分词)

### 2.2 三重相似度检测

对每个段落与参考文本库逐段比对,计算三种互补指标:

| 算法 | 检测能力 | 权重 |
|------|----------|------|
| n-gram Jaccard 系数 | 局部词汇重复 | 0.3 |
| 归一化编辑距离 | 整体文本差异 | 0.3 |
| TF-IDF 余弦相似度 | 语义主题相似 | 0.4 |

综合得分超过阈值(默认 0.7)的段落标记为疑似侵权。

### 2.3 AI 语义确认(混合模式)

将高疑似段落发送 AI 进行语义级分析:
- 排除通用表达和公共领域内容
- 评估独创性和实质性相似
- 识别改写和同义替换

向用户展示:可疑段落列表、相似度分数、疑似来源、AI 分析意见。

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## Phase 3: 年龄分级合规检测

扫描剧本内容的年龄分级合规性:

```bash
python3 scripts/...

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