G0DM0D3自定义触发词教程：如何定义你自己的红队敏感词列表
【免费下载链接】G0DM0D3LIBERATED AI CHAT项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/g0/G0DM0D3
G0DM0D3 是一款面向红队测试与认知研究的开源多模型 AI 聊天接口（LIBERATED AI CHAT），其 Parseltongue 输入扰动引擎支持自定义触发词功能：你可以定义自己的敏感词列表，让系统在消息发送给模型之前自动检测并混淆这些词汇，从而系统化地研究模型的内容过滤边界。本教程带你从零完成配置，5 分钟上手。
Parseltongue：G0DM0D3 的敏感词检测引擎 🐍
在配置触发词之前，先理解它的工作原理：
- 检测——引擎将你的输入与「内置默认词表 + 你的自定义词表」合并后逐词匹配（整词边界、不区分大小写），匹配逻辑见 src/lib/parseltongue.ts
- 混淆——命中的触发词会被按你选定的技术变形，原文发送给模型
- 透明——聊天界面始终显示你的原始消息，只有出站内容被改写，发送逻辑在 src/components/ChatInput.tsx
内置词表（DEFAULT_TRIGGERS）覆盖动作词、安全术语、敏感话题、AI 特定短语等约 50 个常见触发词，完整清单可查看 src/lib/parseltongue.ts。但你的研究方向往往有专属术语——这正是自定义触发词的价值所在。
三步完成自定义触发词配置 ⚙️
第 1 步：打开 Parseltongue 设置面板
进入Settings → Parseltongue，先打开 "Enable Parseltongue" 主开关，面板才会展开完整配置项（设置面板实现位于 src/components/SettingsModal.tsx）。
第 2 步：添加你的敏感词
在 "Custom Trigger Words" 输入框中逐个输入词汇，回车或点击加号按钮即可添加。系统会自动去重并统一转为小写存储，已添加的词以绿色标签展示，点击标签上的 ✕ 可删除。
第 3 步：确认配置已生效
配置保存在浏览器localStorage中（无账号、无云端同步），同一浏览器下次打开自动恢复。建议换浏览器或清缓存前先导出聊天记录备份。
自定义触发词与内置默认词表的区别 🔍
| 对比项 | 内置默认词表 | 自定义触发词列表 |
|---|---|---|
| 来源 | 代码内置，随版本更新 | 用户在设置面板添加 |
| 数量 | 约 50 个固定词条 | 不限 |
| 可否删除 | 不可（可在面板底部展开预览） | 随时增删 |
| 典型用途 | 通用红队测试 | 领域专属术语、竞品功能词、实验对照词 |
检测时两者是合并生效的（[...DEFAULT_TRIGGERS, ...customTriggers]），所以你只需要注意补充词表中没有的词汇即可。
如何选择混淆技术与强度 🎛
触发词命中后如何变形，由两个选项控制：
6 种混淆技术（技术实现见 src/lib/parseltongue.ts）：
- L33tspeak：数字符号替换（a→4、e→3）
- Unicode：西里尔/希腊等视觉同形字符
- Zero-Width：插入不可见零宽字符
- MiXeD CaSe：大小写干扰
- Phonetic：语音学拼写替换
- Random：以上技术随机混合
3 档强度：LIGHT每个触发词只改 1 个字符，MEDIUM约改一半，HEAVY全部可改字符都变形。新手建议从leetspeak + medium起步——变形可见度高，便于做 A/B 对照记录。
另外，输入框具备实时预览：开启后边打字边检测，命中触发词会即时提示（防抖 200ms，见 src/components/ChatInput.tsx），不用等到发送才发现漏配了词。
通过 API 调用传递自定义触发词 🔌
如果你在自托管的 API 服务中集成 G0DM0D3，也可以直接在请求体里传custom_triggers数组，无需改动任何配置：
POST /v1/parseltongue/encode：混淆文本，请求字段custom_triggers用于追加触发词POST /v1/parseltongue/detect：只检测、不转换，适合做词表回归测试
字段定义见 API.md，路由实现在 api/routes/parseltongue.ts。用 detect 端点先验证词表命中情况，再用 encode 端点观察变形效果，是排查"为什么没生效"的高效率组合。
常见问题 FAQ ❓
Q：我加了词但没被检测到？检查两点：一是整词匹配机制——"hack" 不会命中 "hacker"（词边界检测）；二是确认 Parseltongue 主开关处于开启状态，关闭时检测与变形都会跳过（见 src/lib/parseltongue.ts）。
Q：自定义词表有数量上限吗？代码层面没有硬性限制，但每条词都会参与正则匹配，建议控制在几十条以内，聚焦真正需要的实验词。
Q：换设备后词表会同步吗？不会。词表存在浏览器本地存储中，换设备需重新添加。
Q：研究论文与评估资料在哪看？仓库自带研究评估脚本 research/eval_parseltongue_analysis.ts，其中演示了使用自定义触发词做检测对比的完整写法，配套论文见 PAPER.md。
📌小结：G0DM0D3 的自定义触发词功能让红队测试从"通用词表"走向"精准词表"——在 Settings 面板添加词汇、选定技术与强度，再配合 API 的custom_triggers参数，即可完成一套可复现、可对比的敏感词扰动实验。
【免费下载链接】G0DM0D3LIBERATED AI CHAT项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/g0/G0DM0D3
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
