谛听（Diting）开发规划：从零到一的“神兽”养成计划！

谛听（Diting）的目标是成为一款高效、灵活、易用的敏感数据识别组件，帮助开发者快速实现内容合规性检测。通过 AC自动机、大模型 和 拼音识别 等技术的结合，我们不仅提升了敏感数据识别的准确性，还解决了传统方案中的诸多痛点。

开发阶段规划

第一阶段：核心功能开发（1-3周）

• 目标：完成敏感词识别的基础功能，支持多种敏感词库加载方式和AC自动机匹配。

• 任务清单：

  1. 实现敏感词库的加载功能，支持 TXT文件、JSON文件、MySQL、Redis 等多种数据源。
  2. 开发 AC自动机 算法，构建敏感词匹配树，实现高效的多模式匹配。
  3. 提供 check 方法，支持对目标文本进行敏感词检测。
  4. 实现 @SensitiveCheck 注解，支持在方法上添加注解自动检测敏感词。
  5. 编写单元测试，确保核心功能的稳定性和准确性。

第二阶段：扩展功能开发（3-5周）

• 目标：引入疑似敏感词检测、拼音与同音字识别等扩展功能，提升识别的准确性和灵活性。

• 任务清单：

  1. 实现 评分机制，对目标文本进行评分，识别疑似敏感词。
  2. 集成 大模型，对疑似敏感词进行二次判断，并支持动态回写敏感词库。
  3. 开发 拼音识别 功能，支持对拼音、简写、同音字的识别。
  4. 优化 AC自动机 算法，支持增量更新敏感词库，减少性能开销。
  5. 编写扩展功能的单元测试和集成测试。

第三阶段：性能优化与多节点支持（6-9周）

• 目标：优化系统性能，支持多节点部署，确保高并发场景下的稳定性和一致性。

• 任务清单：

  1. 优化 AC自动机 的构建和匹配性能，减少内存占用和响应时间。
  2. 实现 异步调用 和 缓存机制，减少对大模型的依赖，提升系统性能。
  3. 支持 多节点部署，确保敏感词库的动态更新一致性。
  4. 使用 分布式锁 和 消息队列，确保词库更新的原子性和一致性。
  5. 进行压力测试和性能调优，确保系统在高并发场景下的稳定性。

第四阶段：文档与社区建设（9周+）

• 目标：完善项目文档，建立开发者社区，推广项目应用。

• 任务清单：

  1. 编写详细的项目文档，包括 快速入门、API文档、开发指南 等。
  2. 提供丰富的示例代码和使用案例，帮助开发者快速上手。
  3. 建立 GitHub 项目主页，开放源代码，接受社区贡献。
  4. 撰写技术博客，分享项目开发经验和应用场景。
  5. 参与技术社区活动，推广项目应用，收集用户反馈。

第五阶段：持续迭代与优化

• 目标：根据用户反馈和实际应用场景，持续迭代和优化功能。

• 任务清单：

  1. 收集用户反馈，修复已知问题，优化现有功能。
  2. 支持更多敏感词库存储方式（如 MongoDB、Elasticsearch 等）。
  3. 引入更多语言支持（如 英文、日文 等），扩展应用场景。
  4. 探索更多敏感词识别技术（如 语义分析、情感分析 等），提升识别准确性。
  5. 定期发布新版本，持续改进项目质量和用户体验。

4. 总结

谛听（Diting）的开发规划分为五个阶段，从核心功能开发到持续迭代优化，每一步都旨在为用户提供更高效、更灵活的敏感数据识别解决方案。我们相信，通过团队的共同努力和社区的积极参与，谛听将成为敏感数据识别领域的“神兽”，守护每一处数据安全！

PS：敏感词们，谛听正在快速成长，你们准备好了吗？😎