用规则引擎做内容合规：30 条规则、8 类风险，以及怎么把误报压下去

前两天做了个小工具，输入一篇小红书笔记的标题、正文和标签，输出风险分、命中清单和逐句改写建议。发出去之后有几个人问实现细节，索性把设计过程写清楚。

为什么用规则引擎，而不是直接问大模型

第一版我试过纯提示词方案：把《广告法》和社区规范塞进 system prompt，让模型直接判断。

效果不稳定。同一个句子问两次，一次说没问题，一次说有风险；让它给依据，它能编出条款号。合规这种东西，结论必须可复现、可追溯——你说我这句违规，得指到具体哪一条，而不是「模型觉得很危险」。

所以最后拆成两层：

• 规则引擎负责「查」：正则匹配，命中就是命中，不命中就是不命中，结果确定
• 模型负责「改」：把命中片段改写成合规表达，这一步需要语境理解

规则怎么组织

30 条规则，10 个类别，写在一个 JSON 里：

{
  "id": "ABS-001",
  "category": "absolute",
  "severity": "high",
  "pattern": "最(好|佳|棒|优|强|低|便宜|先进|专业|受欢迎|畅销)",
  "suggestion": "改为可验证的相对表述，如「我用过的几款里比较顺手」",
  "reference": "《广告法》第九条禁止使用「国家级」「最高级」「最佳」等用语"
}

关键是 pattern 写得足够窄。「最好」这个词本身没问题——「这道菜最好趁热吃」完全正常。所以模式限定成「最 + 形容词」，把它当修饰语而不是当程度副词。

十类分别是：绝对化用语、医疗与功效宣称、效果承诺、站外导流、诱导互动、价格促销违规、贬低竞品、广告标识缺失、敏感品类、隐私信息。每一类都对应具体的法规出处或社区规范，reference 字段落到条款级别。

打分：为什么是减分制

每条命中的规则扣一次分，同类不重复扣：high 扣 30，medium 扣 15，low 扣 5，下限 0。

85 分以上低风险，60 到 84 中风险，60 以下高风险。

减分制的好处是可解释：用户看到 40 分，能一眼数出来是哪两条 high 造成的。如果改成加权模型，分数会变得没法解释，用户不知道该改哪里。

最难的部分：误报

规则匹配的死亡螺旋是误报。你写得越严，误报越多；用户被误报烦两次，就不用了。

最典型的是否定和反讽：

> 第二，别信那些喊着几天就能见效的话术。

这句话里有「见效」，字面命中「效果承诺」。但它恰恰是在劝人别信。

我的处理是在命中词前 24 个字符里找否定线索：

NEG_CUES = re.compile(
    r"(别信|不要信|别买|不是|谁说|谁跟|避免|谨防|拒绝|切勿|"
    r"没有|无需|不用|不再|不会|划过去|反着来|骗人|智商税|踩坑|别再)"
)

def is_negated(text, start):
    return bool(NEG_CUES.search(text[max(0, start - NEG_WINDOW):start]))

命中否定线索就不计分，但不丢弃——单独放进报告的「已忽略」区，标上「建议人工确认」。

这个设计很重要。如果我直接把否定语境的结果吞掉，用户会以为漏检了；列出来但不计分，既降低误报又不丢信息。

一个真实的量化对比

我拿一篇故意写满违规点的样例测：

原稿：0 分，14 类命中，从绝对化用语到站外导流到诱导互动全覆盖。

改写后：100 分，零命中，结构检查也全过。

改写不是简单删词，是三条原则：

1. 保留信息量。删掉「全网最低」，要补上「我买的时候 99，官方旗舰店，10 月 12 日下单」——信息密度不能因为合规而下降

2. 降级到主观感受。「三天见效」改成「我用了两周，下巴那颗红肿的消下去了」，把结论换成过程

3. 换到站内动作。「加微信」改成「主页有合集」，转化路径不能因为合规而断掉

工程细节

纯 Python 标准库，没有依赖，python compliance_check.py note.md 直接跑。

支持两种输出：默认 Markdown 报告给人看，--format json 给流水线用。

17 个单元测试，覆盖解析、规则命中、否定排除、打分、样例端到端。其中一条测试专门验证「规则 id 不重复」和「所有正则能编译」——规则库会一直长，这两条是最容易在增量维护时崩掉的。

边界

这个工具做的是发布前自检，不是平台审核模拟器。

它不看图片、不看视频、不看封面文字，也不处理评论区。规则库覆盖的是有明确文本特征的问题，语义层面的问题还是要人判断。

报告里每一条命中都带 reference，遇到边界情况按条款原文判断，而不是按我的规则判断。

工具已经发布到小红书 Skill Hub 和华为云 Skill 市场，搜「小红书笔记合规体检」能找到。想加规则的话，往 JSON 里加一条就行，不用改代码。