教培招生广告自查
> 招生宣传与课程海报发布前自查
这个技能解决什么问题
教培广告是监管最严的领域之一。「保过」「名师」「限年龄」每一条都是明确的违法点，处罚成本远高于同行竞争收益。
这类风险的特点是：出事之前没有任何提示，出事之后才发现代价。等到被投诉、被限流、被废标，再回头找原因，通常已经晚了。
本技能把这类高发雷区做成一次可复跑、可举证、可拦截的检查。
适用对象
K12 学科类、职业培训、学历提升机构
典型场景：招生海报、课程详情页、投放素材、朋友圈招生
怎么用
需要 Node.js 18+，零外部依赖、无需 API Key、不联网。
# 审查一段内容
node scripts/scene-audit.js --text "内容" --scene education
# 审查一个文件
node scripts/scene-audit.js --file 稿件.md --scene education
# 从管道读入
cat 内容.txt | node scripts/scene-audit.js --stdin --scene education
# 列出所有可用场景
node scripts/scene-audit.js --list
# 跑自检（5 条规则的命中验证 + 反虚报 + 确定性）
node scripts/scene-audit.js --self-test
退出码：0 通过 · 1 有 P1 风险 · 2 有 P0 最高危 · 可直接用于发布拦截：
node scripts/scene-audit.js --file 稿件.md --scene education || echo "存在风险，已拦截发布"
输出会告诉你什么
- 一句话结论——能不能发，命中了几条最高危
- 风险清单——级别 / 类别 / 命中词 / 次数 / 法规依据 / 建议改法
- 出事的实际后果——每类风险对应的真实损失
- 是否可发布——供流水线判断的布尔值
规则覆盖
本场景共 5 条规则：
- P0 教培升学承诺
- P0 教培师资虚假
- P0 教培年龄限制
- P1 教培效果暗示
- P1 教培诱导收集
完整规则表见 references/规则总表.md。
三点为什么和通用 AI 不同
① 确定性。 纯正则规则表，同一份内容任何时间重跑结论完全一致。这意味着结果可以作为对内追责凭证——「发之前审过了，审出来是这样」。用 AI 审做不到，同一输入两次跑结果可能不同。
② 举证。 每条命中绑定法规依据，不说「建议改」而说「依据什么、改成什么」。
③ 反虚报。 刻意设计：传入代码、数据、其他场景内容时，如实输出「不适用」而非硬套规则。因为一个到处乱报的工具，会让你无法信任它的真命中——今天它对真内容说「无风险」，你才会信。
边界（请认真读）
- 本工具是发布前的自检工具，输出规则层面的风险提示，不构成法律意见，不替代执业律师的正式审查。
- 规则依据现行法规与公开资料整理，法规与平台细则会调整，请以最新公布为准。
- 判定为「不适用」时，说明内容不具备本场景特征，不代表可以发布。
文件
scripts/scene-audit.js 自查引擎（零依赖，含自检）
scripts/rules-pack.js 5 条本场景规则
references/规则总表.md 完整规则清单与法规依据
