dsh-bagu

dsh-bagu

两道门。发出去的话像八股，打回；对方抛了个梗，接住。

这是什么

AI 说话有两个毛病，这个插件各管一半：

一是写出谁都能说的话。「优化了代码结构」「这个视频真的很不错」「首先态度要正，其次内容要实」——换个人说照样成立，等于没说。

**二是认出梗却接不上。**群里冒出一句「康神开播了」，它要么当没看见，要么开始念词条：

✗「康神开播了」出自游戏主播陈兴玉观看另一位《无畏契约》区职业选手康康直播时的经典名场面…
✓ 真的假的 我去真开播了

第一件事靠规则，第二件事靠内置 6792 条梗词库 + 在模型开始想之前就查好。

一 · 守门：发出去之前拦一道

覆盖所有对外文本：聊天、评论、邮件、commit、PR、review、issue、文档、代码注释。

拦的是这些：

这条我认！首先态度要正，其次内容要实，最后要持续更新。
感谢分享！这个视频通过生动有趣的方式展示了相关内容，受益匪浅。
feat: 优化了用户模块的代码结构，提升了可维护性
整体实现思路清晰，代码结构合理，建议后续可以进一步优化。
// 初始化计数器
注意看，这个男人叫小帅

判断一句话：换个人说，还成不成立？

「卖卡卖完了随便写了」              → 能发（编不出来）
「这个视频真的很不错」              → 打回（谁都能说）
「登录失败时不再清空已填的手机号」   → 能发（具体到一行）
「优化了代码结构，提升可维护性」     → 打回（改哪一行？没说）

三层规则

第一层 · 通用（不分场景）

• 空转——说了动作没说做了什么：优化了代码结构 / 提升了可维护性 / 修复了若干已知问题
• 空形容词——能贴到任何产品上：先进的技术架构 / 高性能、高可用 / 具备良好的扩展性
• 万能话——放到哪都通顺：随着人工智能的发展 / 众所周知 / 值得注意的是

第二层 · 套话

• 模板整句：这条我认 / 感谢分享 / 受益匪浅 / 说白了就是
• 鸡汤口号：愿你所行皆坦途 / 努力不一定会成功
• 学习腔：学到了很多 / 涨知识了 / 希望以后多发这类帖子
• 视频开场白：注意看，这个男人叫小帅 / 话不多说，让我们直接进入正题 / 一键三连

第三层 · 场景

• git：commit / PR 模板骨架 / review 空话 / issue 客服腔
• 代码注释：把代码念一遍

判据来自 beagle style-criteria 和 voku/code-slop： comments must explain why, never what the code already expresses.

引用和使用的区别

「评论区一水儿「我记下了」」        → 在讨论这句话不是用它 → 放过
「我记下了」                        → 直接用了 → 拦
「不要只说「受益匪浅」」             → 在批评 → 放过
「受益匪浅」                        → 真在拍马屁 → 拦

四条判据：引号里的不算、前面有否定词、前面有指代词、后面跟评价词。

二 · 玩梗：内置 6792 条，模型开始想之前就查好

**这一步和「能查梗」不一样。**查梗要模型主动调工具——它经常不调，直接按自己理解答了，或者联网搜一圈报个百科答案。

这个插件不等它调。用户消息一进来，先查好，把怎么接塞进上下文：

用户说：康神开播了

模型拿到的：
[梗] 对方提到：康神开播了
怎么接：…观众会刷"康神开播了"来指代这一经典片段。
        要回复 真的假的 我去真开播了
这一类：主播梗/游戏梗/瓦/文字梗
照这个接，别念词条出处。

关键在那个「要回复 真的假的 我去真开播了」——词库的 usage 字段里本来就有。 有了这句，模型不用自己想该接什么。

不含梗的消息一句都不注入。闲聊一句都不浪费。

为什么能接住

匹配只认精确命中：标题、slug、别名真的出现在话里。不做反向模糊匹配。

**因为 6792 条里任何两个汉字的组合都能撞上东西。**早先试过「按 2-3 字滑窗去 LIKE 查标题」， 结果「帮我看看这个报错」撞出「让我看看你的战斗表情」——全是误报，直接废掉。

宁可漏接，不许乱报。

玩梗尺度

四档，0–100。默认交给模型自己判断，想手动接管才打开滑杆：

档位	什么行为
很收着（≤20）	只接正面的、自嘲的。带贬义的外号不复读，不跟着起哄。
有点度（≤45）	损发挥可以，损长相、损身体不行。别人先开的头，接半句。
跟着玩（≤70）	社区玩什么就接什么，不自己发明。分寸跟着对方调子走。
放得开（>70）	带刺的也能接。但对方认真了就立刻停。

档位不写在提示里当标签，写行为——写标签模型只会背标签。

三 · 数据

**内置 data/memes.db，6792 条，17MB SQLite。**零依赖，只用 Node 自带的 node:sqlite。

表结构：

CREATE TABLE memes (
  title TEXT PRIMARY KEY,  -- 词条名
  slug  TEXT,              -- 别名
  tags  TEXT,              -- 标签，逗号分隔
  usage TEXT,              -- 怎么用 / 怎么接  ← 最值钱的就是这个
  origin TEXT,             -- 出处
  other TEXT,              -- 演化 / 相关 / 备注
  summary TEXT,            -- 释义
  aliases TEXT             -- 别名，逗号分隔
);

99% 的词条有 usage（6709/6792），这就是它能「接」而不是只能「查」的原因。

性能：首轮建索引 54ms，之后每次查询 1.6ms（内存索引，索引里带 usage，不碰数据库）。

四 · 八组测试

全部在 tools/ 里可复现：

测试	样本	结果
贴吧真人（孙吧 + v吧原文）	68 条	误拦 0
B站评论（两个讨论「AI 味」的视频热评）	30 条	误拦 0
全域场景（18 个场景 × 2 条）	36 条	漏 0，误拦 0
真人原话	51 条	误拦 0
git 真人	28 条	误拦 0
AI 八股	35 条	拦住 35（100%）
真实场景	25 条	漏 0，误拦 0
对抗绕过	10 种	拦住 6（60%）

node tools/tieba-real.mjs   # 贴吧真人
node tools/bili-real.mjs    # B站评论
node tools/all-scenes.mjs   # 18 个场景
node tools/evasion.mjs      # 对抗绕过

五 · 拦不住什么

对抗测试 10 种绕过手法拦住 6 种。剩下 4 种是已知边界：

• 换同义词——「功能多牛啊，用起来也顺手」，词换了形状没换
• 换成英文——英文只做了留白词，句式没做
• 加脏话伪装——「真他妈不错」，脏话把评价词淹了
• 去掉分组标记——「目标是明确的，任务是拆过的」

规则只能认形状，认不了「这句话是不是真的」。 止血带，不是解药。

六 · 成本

场景	配置	成本
纯浏览 / 日常聊天	默认	0
守门	默认	0（本地正则）
每轮自动查梗	默认开	0（本地 SQLite，1.6ms）
要它替你想一句具体接话	+ AI 接梗开	每条一次会话模型调用

系统提示：守门 31 字；开了玩梗加约 120 字。判断全在本地跑，不调模型。

七 · 装

dsh plugin --profile web add dsh-bagu

装完重启一次 dsh。设置 → 八股检测。

八 · 设置页

• 挡不挡——总开关 / 严格模式 / 提示那一节
• 玩梗——梗库开关 / 每轮自动查 / 尺度开关 + 滑杆
• AI 接梗——开关 + 显示当前会话模型 + 另配接口（兜底）
• 试一段——八种样本，当场看能不能过
• 阈值——留白词下限、结构腔倍数、具体物下限

九 · 开发

npm test    # 110 个单元测试

致谢

词库来自 梗Wiki。

6792 条词条是那个站点一条一条攒出来的——来源、用法、标签、别名、摘要，全部来自它的公开 API。 最值钱的 usage 字段（「怎么接」）也是它整理的，不是这里编的。

没有那个站，这个插件只会有几十条手抄的梗，接不住任何东西。

也感谢 thawline/dsh-memewiki—— 「不等模型来查，先把答案摆在它面前」这个做法是它先做的，词库打包分发的方式也是跟它学的。

规则部分的判据参考自 beagle style-criteria、 voku/code-slop、 sloplint、 lieflat-less-ai-tone。

许可

MIT。词库数据来自梗Wiki，使用时请一并保留对其的署名。