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主要变更： - 项目名称统一为"秒思智能审核平台"（替换 SmartAudit） - 完善 TDD 实施评估与计划 (featuredoc/tdd_plan.md V2.0) - 新增项目现状诊断与可行性分析 - 新增前后端测试策略与工具链配置模板 - 新增 CI/CD 集成方案与 Codecov 配置说明 - 标注所有待创建模板文件 - 新增 GitHub 配置脚本 (scripts/setup-github.sh) - 自动配置分支保护规则 - 验证 GitHub CLI 登录状态 - 更新 TASK-005-C 包含分支保护与 Codecov 配置 - 同步更新 F-51/F-52 功能至所有相关文档 - UI 设计 Logo 统一为"秒思" Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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18 KiB
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# RequirementsDoc.md - 智能视频合规审核系统
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| 文档类型 | **RD (Requirements Document)** |
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| **项目名称** | 秒思智能审核平台 (AI 营销内容合规审核平台) |
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| **版本号** | V1.0 |
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| **发布日期** | 2026-02-03 |
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| **状态** | **修订 (Revised)** |
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| **侧重** | 商业背景、用户价值、用户故事、成功指标 |
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## 版本历史 (Version History)
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| 版本 | 日期 | 作者 | 变更说明 |
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| V0.1 | 2026-01-30 | - | 初稿创建 |
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| V0.2 | 2026-01-30 | Gemini | 修订用户故事、成功指标 |
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| V0.3 | 2026-01-30 | Codex | 优化合规建议 |
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| V1.0 | 2026-01-30 | Claude | 综合审核：增加优先级、技术架构、合规细化 |
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## 1. 业务背景与市场机会 (Business Context)
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### 1.1 市场现状
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随着短视频营销（TikTok, 小红书, B站）成为品牌投放的主流阵地，品牌方每年需要审核数千甚至数万条达人视频。目前的审核流程存在严重瓶颈：
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1. **效率低下：** 人工审核一条 3 分钟视频+对比 Brief 平均耗时 15-20 分钟，且需反复修改 3-5 轮。
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2. **标准不一：** 不同审核员对“品牌调性”理解不同，导致达人无所适从。
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3. **风险高企：** 人工疲劳导致漏判（如竞品露出、边缘违禁词），极易引发公关危机。
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### 1.2 核心痛点
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* **对于品牌方：** 害怕由于达人“口无遮拦”或“价值观不当”导致品牌翻车。
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* **对于代理商：** 深陷于“传话筒”困境，大量人力浪费在检查错别字、Brief 对齐等低价值工作上。
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* **对于达人：** 痛恨模糊的反馈（如“感觉不对”），希望获得即时、明确的修改指令，以便尽快结算。
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### 1.3 产品愿景
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打造一款**基于多模态大模型的 B2B SaaS 审核工具**。它不是要取代人工，而是作为**“智能预审员”**，在人工介入前自动化拦截 80% 的基础错误和合规风险，将审核流转周期从“天”缩短到“小时”。
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## 2. 术语与定义 (Glossary)
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* **Brief：** 品牌投放要求文件，包含卖点、禁忌、话术、素材规范等。
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* **违禁词库：** 平台与法律合规要求的规则集合（含极限词、功效词、敏感话题等）。
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* **初审通过率：** 仅经过 AI 预审后一次性通过的比例（不进入人工返工）。
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* **召回率/误报率：** 在标注测试集中，系统识别到“确实违规”的比例 / 误判为违规的比例。
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* **Brand Safety：** 涉及价值观、偏见、歧视、舆情争议等非硬性违规风险。
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* **一致性：** 软性风控结论与人工复核结论一致的比例（以人工复核为基准）。
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* **版本比对 (Diff)：** 针对同一任务的不同版本视频，自动识别修改点和未修改点的能力。
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## 3. 用户角色 (Personas)
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| 角色 | 描述 | 核心动机 (Motivation) | 典型行为 |
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| **品牌方 MKT (Brand)** | 甲方市场部负责人，对内容安全负最终责任。 | **安全第一**。宁可错杀，不可放过；维护品牌高端形象。 | 下达 Brief，抽查最终视频，处理严重争议。 |
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| **代理商媒介 (Agency)** | 连接品牌与达人的中间方，系统的高频使用者。 | **效率至上**。希望快速过审，减少沟通成本，同时管理上百个达人。 | 上传 Brief，初审达人作业，进行仲裁。 |
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| **达人/KOL (Creator)** | 内容创作者，系统的被审核端。 | **通过率与结算**。希望反馈明确，不要反复折腾。 | 上传脚本/视频，查看报错，申诉，修改。 |
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## 4. 用户故事 (User Stories)
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我们将需求拆解为具体的场景故事，以确保功能设计满足真实业务流。
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### 4.1 场景一：任务启动与规则定义
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* **[US-01] [P0]** 作为 **代理商**，我希望能够直接上传各种格式的原始 Brief（PDF扫描件、Excel分镜表、Word文档）**以及已授权的在线文档链接（如飞书/Notion分享链接）**，让系统自动提取出"核心卖点"和"禁忌词"，无需手动录入。
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* **[US-02] [P0]** 作为 **品牌方**，我希望系统能自动根据投放平台（如抖音、小红书）加载最新的平台违禁词库，确保 Brief 的要求不违反平台底线。
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### 4.2 场景二：脚本预审 (Pre-production)
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* **[US-03] [P0]** 作为 **达人**，我希望在拍摄前先提交文字脚本进行预审，让系统帮我检查是否遗漏了卖点或触犯了广告法，避免拍完重拍的巨大沉没成本。
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* **[US-04] [P0]** 作为 **达人**，我希望审核系统能"读懂上下文"，不要因为我在讲故事时说了"最开心的一天"就报"广告极限词违规"，减少对创作的干扰。
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### 4.3 场景三：视频智能审核 (Post-production)
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* **[US-05] [P0]** 作为 **代理商**，我希望系统能自动检测视频画面中是否出现了"竞品Logo"或"不雅背景"，并精确到秒数标出来，因为人工肉眼看视频很容易走神漏掉。
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* **[US-06] [P1]** 作为 **品牌方**，我希望系统具备"舆情敏感度"，能提示达人视频中是否存在"油腻"、"爹味说教"或"性别偏见"的内容，帮助我规避潜在的公关风险（Brand Safety）。
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* **[US-07] [P0]** 作为 **达人**，我希望在视频上传后的等待期间能看到 AI 的处理进度（如"正在核对口播..."），并在审核完成后收到一份带时间戳的修改清单。
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### 4.4 场景四：人工复核与决策
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* **[US-08] [P0]** 作为 **代理商审核员**，我希望在审核台看到 AI 已经标记好的风险点（红/黄/绿），我只需要点击确认或驳回，而不是从头把视频看一遍。
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* **[US-09] [P1]** 作为 **品牌方**，我希望拥有"强制通过权"，当 AI 因为过于保守而报错（例如达人玩了一个很新的梗）时，我可以手动放行，并让系统记住这个特例。
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### 4.5 场景五：规则运营与审计
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* **[US-10A] [P0]** 作为 **品牌方合规/法务**，我希望能配置"品牌私有规则"的基础部分（禁用词、竞品列表、白名单），确保最低合规要求可落地。
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* **[US-10B] [P1]** 作为 **品牌方合规/法务**，我希望能配置高级豁免规则与舆情阈值，并对规则版本做可追溯的变更记录。
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* **[US-11] [P2]** 作为 **代理商**，我希望支持**多文件拖拽并发上传 + Tus 断点续传**的批量上传，并可批量导出审核报告，便于一次处理多条达人任务（弃用 ZIP 方案）。
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* **[US-12] [P1]** 作为 **品牌方**，我希望在争议发生时能导出完整的审核证据链（时间戳、截图、规则依据、审核人）。
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### 4.6 场景六：版本迭代与比对
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* **[US-13] [P2]** 作为 **代理商**，当达人上传修改版视频 (V2) 时，我希望看到 **"新旧版本差异报告"**，AI 明确告知"V1版本中指出的3个违规点，有2个已修复，1个未修复"，从而极大缩短复审时间。
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> **优先级说明：** P0 = MVP必须实现；P1 = 首版发布后快速迭代；P2 = 中长期规划
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## 5. 成功指标 (Success Metrics / KPIs)
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如果项目上线后达到以下指标，视为成功：
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| 指标类别 | 指标名称 | 目标值 | 测量方式 | 责任方 |
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| **效率 (Efficiency)** | 单条视频人工投入时长 | 从 20 分钟降至 **≤ 5 分钟** | 系统埋点统计（30 天样本） | 产品经理 |
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| **质量 (Quality)** | AI 脚本预审后首次通过率 | 提升 **≥ 30%** | 对比上线前 30 天基线 | 算法团队 |
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| **硬性召回 (Hard Rules)** | 违禁词/竞品 Logo 召回率 | **≥ 95%** | 标注测试集评估 | 算法团队 |
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| **硬性误报 (Hard Rules)** | 违禁词/竞品 Logo 误报率 | **≤ 5%** | 标注测试集评估 | 算法团队 |
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| **软性一致性 (Soft Sentiment)** | 舆情/价值观判断一致性 | **≥ 80%** | 人工复核抽样比对 | 运营团队 |
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| **用户满意度 (NPS)** | 代理商 NPS | 提升 **≥ 10 分** | 季度问卷调研 | 客户成功 |
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**基线数据采集计划：** 上线前 30 天内完成现有流程的数据埋点，建立各项指标的基线值。
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## 6. 高层功能列表 (High-Level Features)
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### ✅ In Scope (核心功能)
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1. **全能文档解析引擎:** 支持 PDF/Word/Excel/PPT/图片/在线链接 的 Brief 自动解析与规则结构化。
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2. **多模态审核核心:** 包含 NLP (文本/语义)、ASR (语音)、OCR (字幕)、CV (画面/物体) 综合检测能力。
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3. **分区执法逻辑:** 智能区分“广告段”与“剧情段”，应用不同的审核尺度。
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4. **舆情风控雷达:** 针对“油腻感”、“价值观风险”、“错别字”的专项检测模型。
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5. **交互式审核台:** 支持时间戳打点、风险高亮、版本比对 (Diff) 的 Web 界面。
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6. **信用与申诉体系:** 包含申诉令牌管理和人工仲裁流程。
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7. **规则库管理与版本控制:** 支持平台规则库更新、品牌私有规则与白名单配置。
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8. **权限与多租户隔离:** 支持品牌/代理/达人不同角色的权限与数据隔离。
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9. **审计日志与报告导出:** 支持导出可追溯的审核证据链。
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10. **数据看板与核心指标:** 提供核心指标卡片与基础数据概览。
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### ❌ Out of Scope (本期不做)
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1. **视频剪辑工具:** 不提供在线剪辑功能，仅提供修改意见。
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2. **支付与结算:** 不涉及品牌与达人的资金交易。
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3. **发布后数据监测:** 不负责视频发布后的点赞/评论/转化数据分析。
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4. **自动下架/投诉处理:** 不直接触发平台处罚或下架动作。
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5. **直播流/实时切片审核:** 本期仅支持离线上传视频文件，不支持直播流的实时接入与毫秒级审核。
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## 7. 假设与约束 (Assumptions & Constraints)
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* **技术约束:** 视频处理极其消耗算力，需接受“非实时”反馈（深度审核需 3-5 分钟延迟）。
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* **数据隐私:** 品牌方的 Brief 和私有数据必须严格隔离，不得用于训练通用模型。
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* **平台依赖:** 若抖音/小红书的审核规则发生重大变更，系统需在一个工作日内更新规则库。
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* **规则来源:** 具体合规规则由品牌/法务提供并确认，平台规则以官方公告为准。
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* **在线文档接入:** 仅支持用户授权的分享链接；不得绕过权限或抓取受限内容。
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* **区域合规:** 不同地区投放需切换对应法规与平台规则版本。
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## 7.1 技术架构概述 (Technical Architecture Overview)
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本节仅为高层技术选型参考，详细架构见技术设计文档。
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│ 用户接入层 │
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│ Web Dashboard │ API Gateway │ 飞书/企微机器人 │ SDK │
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└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
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┌────────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
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│ 业务服务层 │
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│ Brief 解析服务 │ 脚本预审服务 │ 视频审核服务 │ 规则管理服务 │
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└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
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┌────────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
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│ AI 能力层 │
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│ 多模态 LLM │ ASR 引擎 │ OCR 引擎 │ CV 检测 │ 向量检索 │
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└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
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┌────────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
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│ 数据与存储层 │
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│ 对象存储 (视频/图片) │ 关系数据库 │ 向量数据库 │ 消息队列 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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**核心技术依赖：**
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* **多模态大模型：** 用于语义理解、Brief 解析、舆情判断
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* **ASR/OCR：** 支持普通话及主流方言的语音识别，支持复杂背景字幕识别
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* **计算机视觉：** Logo 检测、物体识别、场景分类
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* **消息队列：** 异步处理视频审核任务，支持优先级调度
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* **AI 厂商动态配置：** 支持在数据库中配置**单一 AI 提供商**（可为 OneAPI/OpenRouter 中转或直连厂商），运行时动态加载，支持多租户隔离；配置变更可随时切换（详见 AIProviderConfig.md）
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## 8. 非功能性需求 (Non-Functional Requirements)
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* **可用性:** 月度可用性 ≥ 99.5%，支持灰度发布与快速回滚。
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* **性能:** 1080p、≤ 100MB 视频生成报告 ≤ 5 分钟（含排队 ≤ 2 分钟）。
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* **安全:** 传输与存储采用 AES-256-GCM 加密；基于角色的权限控制；关键操作二次确认。
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* **数据保留:** 默认保留原始视频/报告 30 天，可按品牌配置延长或缩短。
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* **合规与隐私:** 支持数据脱敏与最小化访问；操作日志可审计且不可篡改。
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* **个人信息保护:** 符合《个人信息保护法》及 GDPR 要求；用户数据可导出、可删除；明确告知数据用途。
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* **数据本地化:** 国内客户数据存储于中国大陆境内服务器；跨境传输需用户明示同意并符合监管要求。
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## 9. 验收标准 (Acceptance Criteria)
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* **Brief 解析:** 能够正确解析包含图文混排的 PDF Brief，提取准确率 > 90%。
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* **多模态检测:** 在标注测试集中，系统能识别画面角落里遮挡 30% 的竞品 Logo，F1 ≥ 0.85。
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* **语义理解:** 对广告极限词与非广告语境的区分误报率 ≤ 5%（样本量 ≥ 1,000 句）。
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* **ASR/OCR:** 普通话 ASR 字错率 ≤ 10%，字幕 OCR 字准确率 ≥ 95%（含复杂背景）。
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* **性能:** ≤ 100MB 视频上传后，AI 预审报告产出时间不超过 5 分钟（含排队 ≤ 2 分钟）。
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* **审计链路:** 每条结论包含规则版本、模型版本、证据截图/片段与时间戳。
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* **F-45 时长与频次统计:** 时长统计误差 ≤ 1秒；频次统计准确率 ≥ 95%。
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* **审计日志不可篡改:** 采用 append-only + hash chain（前序哈希 + 当前内容）校验可追溯。
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## 10. 风险与合规原则 (Risks & Compliance Principles)
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### 10.1 系统合规性原则
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* **规则来源合法：** 所有审核标准均需基于公开法律法规、平台官方规则或品牌方授权的私有 Brief；不得未经授权抓取或绕过登录限制。
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* **可解释与可申诉：** AI 不做黑盒决策，每条结论必须给出证据片段与规则依据，并支持申诉与人工仲裁。
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* **数据授权与最小化：** 训练与评测数据需确保授权合规；默认最小化留存，过期自动清理。
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* **辅助决策定位：** 系统明确定义为“辅助工具”，不直接触发下架、投诉或平台处罚动作，最终责任由人工操作员承担。
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* **偏见与歧视控制：** 涉及主观评价的模型需经过偏见评估与定期复核，确保结论可解释且可追溯。
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### 10.2 开放问题 (Open Questions)
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| 问题 | 详细描述 | 建议解决方向 | 决策责任人 |
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| **规则迭代频率** | 平台规则变更频繁，如何确保及时同步？ | 建立官方公告订阅 + 人工值班巡检，SLA ≤ 1 工作日 | 运营负责人 |
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| **训练数据来源** | 标注成本高、数据授权复杂、敏感数据脱敏 | 优先使用品牌方授权的历史审核数据，建立数据脱敏 Pipeline | 算法 + 法务 |
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| **舆情判断边界** | "油腻/爹味"等主观标签由谁最终定义？ | 建立"品牌方确认"机制，软性风控仅作提示，不作为强制拦截 | 产品经理 |
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| **多语言支持** | 海外投放需支持英语、日语等 | 本期仅支持中文（普通话 + 主流方言），多语言作为 V2 规划 | 产品经理 |
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| **模型幻觉风险** | LLM 可能产生不准确的审核结论 | 关键判断必须提供证据片段，人工复核覆盖高风险内容 | 算法团队 |
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| **定价与商业模式** | 按视频条数、时长还是座席收费？ | 待商业化团队确定，技术架构需支持多种计费维度 | 商业化负责人 |
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## 11. 附录 (Appendix)
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### 11.1 相关文档
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* 技术设计文档 (TDD) - 待编写
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* **AIProviderConfig.md - AI 厂商动态配置架构设计**
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* API 接口规范 - 待编写
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* 数据字典 - 待编写
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* 测试计划 - 待编写
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### 11.2 缩略语
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| 缩略语 | 全称 | 说明 |
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| ASR | Automatic Speech Recognition | 自动语音识别 |
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| OCR | Optical Character Recognition | 光学字符识别 |
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| CV | Computer Vision | 计算机视觉 |
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| NLP | Natural Language Processing | 自然语言处理 |
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| LLM | Large Language Model | 大语言模型 |
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| NPS | Net Promoter Score | 净推荐值 |
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| SLA | Service Level Agreement | 服务级别协议 |
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| GDPR | General Data Protection Regulation | 通用数据保护条例（欧盟） |
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