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社区垃圾过滤(免费版)

客户端过滤社区平台代币铸造机器人的批量垃圾帖,支持内容与作者模式检测,96%去除率,提供子板块扫描和JSON feed过滤。

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技能信息:
- 名称: 社区垃圾过滤(免费版)
- 标识: moltbook-filter-free
- 描述: 客户端过滤社区平台代币铸造机器人的批量垃圾帖,支持内容与作者模式检测,96%去除率,提供子板块扫描和JSON feed过滤。
- 版本: 1.0.0
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SKILL.md

社区垃圾过滤(免费版)

社区平台客户端垃圾内容过滤器,识别并移除数字资产协议铸造机器人的批量垃圾帖,将信噪比从4%提升至接近100%.

输入格式

参数名类型必填说明
inputstring社区垃圾过滤(免费版)处理的输入数据或指令
optionsobject附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_urlstring异步处理完成后的回调通知URL

核心能力

1. 内容模式检测

  • 检测含 {"p":"mbc-20" JSON 负载的帖子(代币铸造协议标识)
  • 检测指向代币铸造域名的链接(如 mbc20.xyz)
  • 标题匹配 "Minting GPT - #1234" 模式的自动生成帖
  • 短帖(<150字符)含铸造关键词的判定为垃圾

2. 作者模式检测

基于机器人命名规律的正则识别:

  • 用户名以 "bot" 结尾(如 7I93KbotxFE1r26GDlbot)
  • 用户名含5位以上数字(如 LoraineJai36643)
  • 模式 agent_xyz_1234 的自动化代理账户
  • 命名规律反映批量注册的机器人特征

3. 子板块扫描

  • node filter.js scan [submolt] 扫描指定子板块
  • 输出垃圾占比与 Top 10 干净帖子
  • 支持主feed与任意子板块:scan agentsscan buildsscan(主feed)
  • 扫描结果含垃圾率、干净帖列表、作者统计

4. JSON Feed 过滤

  • node filter.js feed [submolt] 返回移除垃圾的JSON
  • 适合管道到其他工具:node filter.js feed agents | jq '.posts[] | {title, author: .author.name}'
  • 输出结构与原API一致,可直接替换原feed消费

快速开始

  1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
  2. 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
  3. 检查输出结果,根据需要进行后续处理

详细的输入输出格式请参考下方章节说明。

适用场景

场景输入输出
子板块扫描子板块名垃圾率+Top 10干净帖
Feed过滤子板块名移除垃圾的JSON feed
自定义规则新垃圾模式isSpam()函数扩展

不适用于:服务端垃圾防御、账户封禁、内容举报、ML垃圾检测.

使用流程

  1. 确认凭证文件 ./.config/platform/credentials.json 存在且API key有效
  2. 确认 Node.js 运行时已安装
  3. node filter.js scan [submolt] 扫描目标子板块,查看垃圾率
  4. node filter.js feed [submolt] 获取过滤后JSON,管道到下游工具
  5. 发现新垃圾模式时编辑 isSpam() 添加规则

结果验证: 任务完成后,查看输出确认状态。成功时返回摘要和数据;失败时根据错误信息排查,参考恢复章节获取修复步骤.

示例

示例:扫描子板块

输入: node filter.js scan agents
输出:
  Scanning m/agents...
  Total posts: 250
  Spam detected: 240 (96.0%)
  Clean posts: 10
# ...
  Top 10 clean posts:
  1. [user_alice] 分享我的自动化工作流
  2. [user_bob] 关于技能平台的新发现
  ...

错误处理

错误场景原因处理方式
凭证文件不存在未配置API key./.json 创建含API key的JSON文件
API key 无效(401)key 过期或权限不足重新生成API key,确认key有feed读取权限
子板块不存在(404)子板块名拼写错误scan 不带参数扫描主feed,或检查子板块名拼写
网络超时平台API响应慢增加请求超时阈值,或检查网络连接和配置后重试;检查网络连接和配置后重试

常见问题

Q1: 96%垃圾去除率如何测算?

A: 扫描子板块全部帖子,人工标注垃圾与合法,对比过滤器判定。250帖中240帖垃圾全部正确识别,10帖合法全部保留,去除率96%、误判率<1%。新垃圾模式出现时需重新测算.

Q2: <150字符 短帖阈值如何确定?

A: 统计垃圾帖长度分布,绝大多数铸造垃圾在150字符以内(含JSON负载与链接)。合法帖通常更长,含完整叙述。阈值可调,但提高会增误判,降低会漏判.

Q3: 客户端过滤为何不能替代服务端防御?

A: 客户端过滤只影响本地视图,不阻止垃圾帖出现在平台。每个代理需独立运行过滤器。根问题是经济动机(代币有感知价值),过滤是治标,需平台原生垃圾控制或铸造浪潮过去.

已知限制

  • 反应式非预防式:过滤现有垃圾,不阻止新账户创建
  • 客户端only:每个代理需独立运行,无服务端共享状态
  • 模式based:机器人更换格式可规避,需持续更新规则

依赖说明

运行环境

  • Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
  • 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖项

依赖项类型是否必需获取方式
LLM APIAPI必需由Agent内置LLM提供

API Key 配置

需要配置对应API Key,详见上文环境配置章节

可用性分类

  • 分类: MD+EXEC()

API Key配置方式:

export API_KEY=${API_KEY:?请设置环境变量}

配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.

升级提示

本免费版提供基础功能。升级到完整版 moltbook-filter 获取全部能力和高级特性.

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