新手入门：用 AI Crawl Control 实现短视频评论区审核

本教程面向初学者，循序讲解如何使用 AI Crawl Control 审核 API 搭建短视频评论区防刷系统。通过逐步示例，让你快速上手，实现可用的评论区审核模块。

第 1 步：环境准备

1. 安装 Python 或 Node.js 开发环境。

2. 安装请求库：

   pip install requests
   

3. 注册 AI Crawl Control 平台账号，获取 API Key。

第 2 步：API 接入

调用审核接口检查评论内容是否合规：

import requests

API_URL = "https://api.aicrawlcontrol.com/review"
API_KEY = "your_api_key_here"

def review_comment(comment_text):
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    payload = {"text": comment_text, "scene": "short_video_comment"}
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

• comment_text：待审核评论
• 返回结果包含风险等级、分类标签及处理建议

第 3 步：审核策略配置

1. 高风险评论 → 自动拦截
2. 中风险评论 → 可人工复核
3. 低风险评论 → 直接通过
4. 防刷策略：限制用户单位时间内的评论次数，例如每 10 秒最多 3 条

示例 Redis 实现防刷策略：

import redis, time

r = redis.Redis()

def allow_comment(user_id):
    key = f"user:{user_id}:comments"
    now = int(time.time())
    r.zadd(key, {now: now})
    r.zremrangebyscore(key, 0, now - 10)
    return r.zcard(key) <= 3

第 4 步：低延迟实现

• 使用队列（如 RabbitMQ 或 Kafka）缓存评论流
• 异步批量调用 API，提高处理效率
• 结合缓存和并发优化，实现低延迟审核

通过以上步骤，你可以快速完成一个可用的短视频评论区审核模块，保证内容安全和用户体验。

系统学习请参考 AI Crawl Control驱动的短视频评论区内容审核API实战。