前言¶

智能體接入聊天、評論、commit、PR、文檔之後，一個常見問題是：它寫的東西看着像人寫的，聞着像模板。同一個 agent，在評論裏寫「感謝分享，受益匪淺」，在 commit 裏寫「優化了代碼結構，提升可維護性」，在註釋裏寫「// 初始化計數器」。人工看到這些內容只是不舒服，但如果 agent 在自動回覆、自動發版、自動評審的鏈路上，這些模板腔會原樣發到外面。

已有的做法是事後審：要麼人肉看着輸出再攔，要麼在提示詞裏多寫幾句「不要說套話」。前者靠不住，後者也靠不住——模板味是靠規則認形狀，不是靠一次生成換個措辭就能消掉的。

dsh-bagu 把這件事挪到發出前：AI 要把文本往外發之前先過一道本地正則，過了就發，沒過就打回，附一句怎麼改。判斷不調模型，開銷固定。

這是什麼¶

hongdougao111/dsh-bagu，作者 hongdougao111，DSH 插件，分類 admin-security。一句話定位是「AI 要對外說話之前的一道門」，覆蓋聊天、評論、郵件、commit、PR、文檔、代碼註釋這些 AI 寫、人來看的輸出場景。

所謂「過一道」，是指文本在發送前先交給 bagu_guard 檢查。通過就回 OK，未通過就打回，並附一句修改方向。

判斷標準只有一句：換個人說，這句話還成不成立。

「賣卡賣完了隨便寫了」              → 能發（編不出來）
「這個視頻真的很不錯」              → 打回（誰都能說）
「登錄失敗時不再清空已填的手機號」   → 能發（具體到一行）
「優化了代碼結構，提升可維護性」     → 打回（改哪一行？沒說）

規則結構：三層¶

規則搭成三層，越往下越具體。前兩層不分場景，第三層是各場景長出來的。

第一層通用，分三類：空轉（說了動作沒說做了什麼，例如「優化了代碼結構」「修復了若干已知問題」）、空形容詞（能貼到任何產品上的詞，例如「先進的技術架構」）、萬能話（放到哪都通順，例如「隨着人工智能的發展」）。

第二層套話，分三類：模板整句（「這條我認」「本魚記下了」）、雞湯口號（「願你所行皆坦途」）、學習腔（「學到了很多」「非常實用」）。

第三層場景，README 裏給了 git 和代碼註釋兩組：

feat: 優化了用戶模塊的代碼結構          → 空轉
## 概述 / ## 改動 / ## 影響            → PR 模板骨架
整體實現思路清晰，建議後續優化          → review 空話
感謝反饋！這個問題我們已經記錄          → issue 客服腔

// 初始化計數器                        → 打回
// 這裏之所以要排序，是因爲下游依賴順序穩定的分頁   → 能發

註釋這條的判據是：註釋要解釋 why，不要解釋代碼本身已經表達的 what，來源是 beagle 的 style-criteria 和 voku/code-slop 的 comments-hygiene。

實測數據¶

README 給出的實測表列了 8 行結果，腳本都在 tools/ 裏可以直接跑：

復現命令：

node tools/tieba-real.mjs   # 貼吧真人 68 條（孫吧、v吧原文）
node tools/all-scenes.mjs   # 18 個場景，36 條
node tools/falserate.mjs    # 真人 51 條
node tools/git-false.mjs    # git 真人 28 條
node tools/missrate.mjs     # AI 八股 35 條
node tools/evasion.mjs      # 對抗繞過
node tools/audit.mjs        # 真實場景 25 條

其中貼吧那批 68 條值得單獨說一句。孫吧、v吧的真人說話裏有反問、三段並列、複述後反打、直接罵、單字回覆、接梗這些形狀，按「八股規則」看容易誤判，但這批數據零誤攔——規則沒把真人的這些說話方式當成模板整句。

寫出這批語料的來源和措辭風格，是判斷這套規則「會不會誤傷真人」的關鍵樣本。

引用和使用的區別¶

這是這道門最難判的一點：當一句話出現在引號裏、被批評、被當例子點評時，不應該攔。

「評論區一水兒「我記下了」」        → 在討論這句話，不是用它 → 放過
「我記下了」                        → 直接用了 → 攔
「不要只說「受益匪淺」」             → 在批評，不是在使用 → 放過
「受益匪淺」                        → 真在拍馬屁 → 攔

判據有四條：引號裏的內容不參與判斷；套話前面有否定詞（不要/別/避免）時表示在批評；套話前面有指代詞（這句/這個/這條）時是在指代前文；套話後面跟評價詞（雷/反面教材/課後題）時是在拿它當例子。

它攔不住什麼¶

對抗測試裏 10 種繞過手法攔住了 6 種，剩下 4 種是已知邊界：

• 換同義詞——「功能多牛啊，用起來也順手」，詞換了形狀沒換
• 換成英文——英文只做了留白詞，句式沒做
• 加髒話僞裝——「真他媽不錯」，髒話把評價詞淹了
• 去掉分組標記——「目標是明確的，任務是拆過的」

README 把這件事說得比較直接：規則只能認形狀，認不了「這句話是不是真的」。這是止血帶，不是解藥。

長文和短句¶

300 字以上的文本不跳過，長郵件、長週報、長 PR 一樣會八股。但長文的門檻不同：同一個信號要出現兩次以上纔算，出現一次不打回。否則長文裏偶爾一個「優化了」就會被整體打回。

短句也有專門處理。聊天回覆二三十字是常態，密度指標在這個長度上分母太小，所以六十字以下切換成絕對計數，不看密度，看命中了什麼。

「這不是技術問題，而是認知問題。」   → 打回
「賣卡賣完了隨便寫了」               → 能發

用法¶

默認模式是守門，調用一次，通過回 OK，打回回一行 40 字內的修改方向：

bagu_guard({ text: "這條我認！首先態度要正，其次內容要實，最後要持續更新。" })
→ "改：模板三連 · 直接說事，不用「首先其次最後」"

bagu_guard({ text: "登錄失敗時不再清空已填的手機號" })
→ "OK"

輸出預算寫得很明確：通過 2 字，打回一行 40 字內。按嚴重度排，只報第一條——README 給出的理由是報三條的話 agent 會挑最輕的去改。

另外兩種模式：

bagu_guard({ text, mode: 'report' })    // 詳細報告，給人看
bagu_guard({ text, mode: 'ask' })       // 只要問句

梗庫：選裝，默認關¶

插件帶一個梗庫模塊，數據來自梗Wiki 公開 API。它判的是另一件事——「這個梗過氣了沒」「這詞什麼意思」——跟「誰都能說」不是一回事，所以默認關着，要用在設置頁開。

開之後多兩件事：bagu_meme({ q }) 可以查一個詞是什麼意思；bagu_guard 的結果後面會附一句「梗：XXX」，不改判定。守衛器本身不依賴梗庫，從梗庫裏提煉出來的視頻開場白（「注意看」「這個男人叫小帥」「話不多說」「一鍵三連」）已經寫進規則裏的 VIDEO_STOCK，開不開梗庫都不影響。

數據文件在 data/memes.json，120 條有完整錨點的詞條（59KB），全量是 3180 條。

node tools/fetch-memes.mjs data/memes.json 20    # 抓梗庫

安裝與啓用¶

dsh plugin --profile web add dsh-bagu

裝完重啓一次 dsh，「設置 → 八股檢測」裏可以看到設置頁。

設置頁¶

設置頁有四項：擋不擋（總開關）、多嚴（正常只攔硬信號，嚴格連破折號也攔）、提示那一節（關掉只留工具，不往系統提示裏塞話）、試一段（五種樣本，當場看能不能過）。

運行開銷¶

判斷全在本地正則裏跑完，不調模型。固定開銷：

系統提示只有一句：「要發出去的話，先過 bagu_guard。被打回就改，別硬發。」

開發與許可¶

npm test    # 70 個單元測試

package.json 裏 main 是 lib/index.js，Node 版本要求 >=18，構建產物包含 lib、test、data、client.js、dsh-plugin.json、cordis.patch.yml。許可證 MIT。

數據來源方面，README 給了四類：兩輪對照實驗（1169 篇、520 萬字）、10 萬條真人評論和 2180 條 AI 評論的密度實測、sloplint 的評分公式、beagle 和 code-slop 的註釋判據。

適用場景與注意¶

適合這類人：已經在用 DSH 跑自動回覆、自動發版、自動評審、自動寫文檔的 agent，不想讓模板腔原樣發到外面，同時希望檢查在本地完成、開銷可控、不依賴模型調用。

兩點需要自己判斷。第一，插件以當前 dsh 進程的權限運行，能讀到該進程能讀到的所有上下文，安裝前把 dsh-bagu 的源碼和 cordis.patch.yml 過一遍。許可證是 MIT，但許可證解決的是能不能用，不是會不會出事。第二，它的判斷是正則形狀匹配，不是語義理解——同義詞替換、英文句式、髒話僞裝這些手法在對抗測試裏確實繞過了。在你把它放進自動發送鏈路之前，先用設置頁裏的「試一段」跑一遍你自己的真實語料。

結尾¶

這套方案的價值在於把「AI 味」從提示詞玄學挪成了可復現的本地檢查，誤傷真人的風險用貼吧、B站這類真人語料做了校準。它的定位寫得很誠實：止血帶，不是解藥。

目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/hongdougao111/dsh-bagu

GitHub：https://github.com/hongdougao111/dsh-bagu