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输入校验分级:硬拦、软提示与仅记录

目录层用 SSG 加 ISR 拿收录,工具层用一份 JSON Schema 承接 91 个站内工具,密钥、计费与限流全部收口在国内业务后端,模型调用统一走一层薄适配。这篇把我们真实的目录结构、Schema 字段定义、路由闸门、预扣结算伪代码和合规清单完整摊开。

陈
陈默架构组
2026-09-28 · 14 分钟阅读 · 8,432 次浏览

十类「有点问题但能用」的输入,系统是一律拒绝还是分级处理?

校验不该只有"通过/报错"

输入校验常见两种极端 ✗:要么一律拒绝 ✔(体验差 ✔),要么一律放过 ✔(脏数据进链路 ✔)。

校验要分级 ✔:硬拦(不可继续)、软提示(可继续但告知)、仅记录(不打断但留痕)✔。

一、三级分类(按后果定)

| 级别 | 判据 | 处理 |

|---|---|---|

| 硬拦 ✗ | 违反安全/权限/计费边界 ✔ | 拒绝 + 明确原因 + 替代路径 ✔ |

| 软提示 ⚠️ | 可能影响质量但不致命 ✔ | 允许提交,界面提示(可继续 ✔) |

| 仅记录 ℹ️ | 轻微异常(多空格、混合编码 ✔) | 自动规范化 + 记日志 ✔ |

判断标准 ✔:"如果放过去,后果可承受吗?" ✔

可承受 → 软提示 ✔;不可承受 → 硬拦 ✔。

二、软提示怎么写(最容易被做坏 ✗)

要点 ✔:说清风险 + 给选择 + 默认安全 ✔。

```

⚠️ 你上传的是扫描件,可能识别不准。

[继续提交] [改用可复制文本]

```

反例 ✗:

· 只写"格式可能有误" ✔(没说后果 ✔);

· 直接拒绝 ✔(明明可继续 ✔);

· 默认继续但不提示 ✔(用户不知道风险 ✔)。

三、仅记录这一级的价值

它把"用户习惯"变成数据 ✔:

· 哪种异常最常见 ✔ → 上游(界面/上游系统)该改 ✔;

· 规范化改了多少 ✔ → 判断上游质量 ✔(见输入规范化那篇 ✔)。

要点:仅记录不等于忽略 ✗ —— 它必须进日志与周报 ✔,否则等于没做 ✔。

四、三个反模式

· 所有问题都硬拦 ✗(用户被劝退 ✔);

· 软提示写成免责声明 ✗("结果仅供参考" ✔ 无行动价值 ✔);

· 分级标准写在个人脑子里 ✗(同样的输入,不同的人不同处理 ✔)。

五、一条判据

> 拿 10 类常见的"有点问题但能用"的输入 ✔,系统是一律拒绝 ✔ 还是分级处理 ✔?

> 一律拒绝,说明校验没有分级 ✗。

本文由云枢 AI导航整理,内容以官方来源为准。

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  • token词元:模型处理文本的最小单位,中文约 1–2 个汉字;计费与上下文长度都按它算。
  • 转写 / 字幕Transcription:把音视频人声逐句变成带时间戳的文字稿,便于做字幕与章节切分。
  • SSE服务器发送事件:服务器通过长连接持续推送增量文本,是对白逐字出现的常见实现。
  • API应用编程接口:程序之间约定的调用方式;站内工具由服务端调用,浏览器里不出现密钥。
  • CDN内容分发网络:把静态资源缓存到离用户更近的节点,缩短加载时间。
  • 缓存Cache:把结果暂存复用,复用得越多平均耗时越低;需要约定过期与刷新策略。
  • 限流Rate Limit:限制单位时间内的请求次数,防止单用户或异常流量打满服务端。
  • SSG静态站点生成:构建阶段就生成 HTML,访问时直接返回,不必每次请求都渲染。
  • ISR增量静态再生:先返回静态页,再在后台按需重新生成,兼顾速度与更新时效。
  • 灰度发布Canary Release:先让一小部分用户用新版本,确认无误再放量,出问题的爆炸半径最小。
  • 提示词Prompt:交给模型的指令文本;写清角色、任务、输入与输出格式比反复试更省。
  • 积分Credits:站内计费单位:按工具单价预扣,调用失败自动退还;单价以定价页为准。

完整解释与站内出现处见 AI 术语表(40 条)。