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。
