笔记守

要解决什么问题

自媒体、电商和短视频文案在发布前最怕两件事：踩到广告法里的绝对化用语，或被平台规则判为违规。人工对照词表既慢又容易漏，而外网依赖又增加部署成本。笔记守把内容合规检查做成一组可直接被 Agent 调用的 Python 函数，面向「单段文案扫描、词库加载、目录批量检查、替换建议」这类工程化需求。

技能如何工作

技能源码在 scripts/tool.py，全部基于 Python 标准库，无需额外安装第三方包。典型调用链如下：

• 用 load_default_words() 加载内置 200+ 条广告法及常见违禁词（词条附带替换建议）
• 用 check_text(text, word_list) 对输入文本做匹配，支持正则与多编码场景下的读取
• 用 suggest_replacement(word) 针对命中词给出合规替代表述
• 用 batch_check_files(directory) 对目录内文本文件做批量扫描

在 Hermes Agent 集成场景里，你在对话里说明要检查的文本或文件路径及操作意图，Agent 会按参数调用上述函数；函数返回 JSON 结构化结果（含匹配位置与上下文片段），便于后续展示或二次处理。文档中还强调了统一错误格式与中英文 Docstring，方便模型选对函数与参数。

适用边界与注意点

• 词库与规则会随平台政策变化，内置列表不能替代法务终审；高风险行业内容仍建议人工复核。
• SKILL 描述里提到小红书、淘宝、抖音等使用场景，核心实现以文档中的默认词库与上述四个函数为准，不要假设具备未在源码说明中列出的额外检测引擎。
• 批量检测依赖目录内可读文本文件与编码处理逻辑，异常编码或空文本会走统一错误返回，调用方需要据此做重试或清洗。