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Agent Skill · 开发

glin-profanity(格林脏话)

glin-profanity 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

glin-profanity 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 805。

总安装 56,448周安装 2,439GitHub Stars 1下载 19,776核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:glin-profanity(格林脏话)
来源仓库:https://github.com/thegdsks/glin-profanity
安装命令:
openclaw skills install glin-profanity
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install glin-profanity

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

具有 leetspeak、Unicode 同形文字和 ML 驱动的检测功能的脏话检测和内容审核库。在过滤用户生成的内容、审核评论、检查文本是否有脏话、审查消息或在应用程序中构建内容审核时使用。支持 24 种语言。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install glin-profanity;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

glin-profanity 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install glin-profanity。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

glin-profanity 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

glin-profanity 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

glin-profanity 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

glin-profanity 用的人多吗?

公开数据是累计安装 56,448 次,近一周安装 2,439 次,下载 19,776 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

glin-profanity 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
glin-profanity

格林脏话 · 本页

56,4481需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
glin-profanity
description
Profanity detection and content moderation library with leetspeak, Unicode homoglyph, and ML-powered detection. Use when filtering user-generated content, moderating comments, checking text for profanity, censoring messages, or building content moderation into applications. Supports 24 languages.

Glin Profanity - Content Moderation Library

Profanity detection library that catches evasion attempts like leetspeak (f4ck, sh1t), Unicode tricks (Cyrillic lookalikes), and obfuscated text.

Installation

# JavaScript/TypeScript
npm install glin-profanity

# Python
pip install glin-profanity

Quick Usage

JavaScript/TypeScript

import { checkProfanity, Filter } from 'glin-profanity';

// Simple check
const result = checkProfanity("Your text here", {
  detectLeetspeak: true,
  normalizeUnicode: true,
  languages: ['english']
});

result.containsProfanity  // boolean
result.profaneWords       // array of detected words
result.processedText      // censored version

// With Filter instance
const filter = new Filter({
  replaceWith: '***',
  detectLeetspeak: true,
  normalizeUnicode: true
});

filter.isProfane("text")           // boolean
filter.checkProfanity("text")      // full result object

Python

from glin_profanity import Filter

filter = Filter({
    "languages": ["english"],
    "replace_with": "***",
    "detect_leetspeak": True
})

filter.is_profane("text")           # True/False
filter.check_profanity("text")      # Full result dict

React Hook

import { useProfanityChecker } from 'glin-profanity';

function ChatInput() {
  const { result, checkText } = useProfanityChecker({
    detectLeetspeak: true
  });

  return (
    <input onChange={(e) => checkText(e.target.value)} />
  );
}

Key Features

FeatureDescription
Leetspeak detectionf4ck, sh1t, @$$ patterns
Unicode normalizationCyrillic fսck → fuck
24 languagesIncluding Arabic, Chinese, Russian, Hindi
Context whitelistsMedical, gaming, technical domains
ML integrationOptional TensorFlow.js toxicity detection
Result cachingLRU cache for performance

Configuration Options

const filter = new Filter({
  languages: ['english', 'spanish'],     // Languages to check
  detectLeetspeak: true,                 // Catch f4ck, sh1t
  leetspeakLevel: 'moderate',            // basic | moderate | aggressive
  normalizeUnicode: true,                // Catch Unicode tricks
  replaceWith: '*',                      // Replacement character
  preserveFirstLetter: false,            // f*** vs ****
  customWords: ['badword'],              // Add custom words
  ignoreWords: ['hell'],                 // Whitelist words
  cacheSize: 1000                        // LRU cache entries
});

Context-Aware Analysis

import { analyzeContext } from 'glin-profanity';

const result = analyzeContext("The patient has a breast tumor", {
  domain: 'medical',        // medical | gaming | technical | educational
  contextWindow: 3,         // Words around match to consider
  confidenceThreshold: 0.7  // Minimum confidence to flag
});

Batch Processing

import { batchCheck } from 'glin-profanity';

const results = batchCheck([
  "Comment 1",
  "Comment 2",
  "Comment 3"
], { returnOnlyFlagged: true });

ML-Powered Detection (Optional)

import { loadToxicityModel, checkToxicity } from 'glin-profanity/ml';

await loadToxicityModel({ threshold: 0.9 });

const result = await checkToxicity("You're the worst");
// { toxic: true, categories: { toxicity: 0.92, insult: 0.87 } }

Common Patterns

Chat/Comment Moderation

const filter = new Filter({
  detectLeetspeak: true,
  normalizeUnicode: true,
  languages: ['english']
});

bot.on('message', (msg) => {
  if (filter.isProfane(msg.text)) {
    deleteMessage(msg);
    warnUser(msg.author);
  }
});

Content Validation Before Publish

const result = filter.checkProfanity(userContent);

if (result.containsProfanity) {
  return {
    valid: false,
    issues: result.profaneWords,
    suggestion: result.processedText  // Censored version
  };
}

Resources

  • Docs: https://www.typeweaver.com/docs/glin-profanity
  • Demo: https://www.glincker.com/tools/glin-profanity
  • GitHub: https://github.com/GLINCKER/glin-profanity
  • npm: https://www.npmjs.com/package/glin-profanity
  • PyPI: https://pypi.org/project/glin-profanity/

平台分布

OpenClaw

93.13%
按下载量换算18,417

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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