[Feature Request]: 自动识别并处置ai用户

[molanp]

功能请求是否与某个问题相关？请描述清楚/Is the feature request related to an issue? Please describe it clearly

在识别出对话者是ai后，自动ban，防止钱包空空

描述您希望增加的功能/Describe the features you would like to add

使用行为模式跟踪来判断对话者是否为ai

描述您考虑过的任何备选解决方案或功能/Describe any alternative solutions or features you've considered

我们可以利用 AI 和人类在响应速度、消息熵值、以及话术固定化上的本质差异来做判定。

1. 毫秒级延迟检测（最硬核的特征）
   人类打字、思考、点击发送是有物理极限的。AI 插件（尤其是异步架构的）往往在收到消息后的几百毫秒内就能算出回复。

• 逻辑： 记录上一条消息的接收时间 T_1 和当前消息的接收时间 T_2。
• 规则： 如果 T_2 - T_1 < 1.0 秒，且对方发送的消息字数超过 20 字符，大概率是脚本或 AI。
• NoneBot 实现： 在 handle 里对比 event.time。

2. “复读机”与“无限递归”抑制
   AI 互撩最典型的特征是：A 触发了 B，B 的回复又触发了 A。这会导致短时间内消息密度激增。

• 计数器（Sliding Window）： 针对每个用户或每个群，建立一个 30 秒的滑动窗口。
• 特征判定： * 如果 30 秒内该用户连续触发了 5 次以上对话。
  • 或者对方的消息内容与他前三次的消息**文本相似度（Levenshtein Distance）**过高。
• 处理： 判定为异常，直接让你的插件进入 10 分钟的“静默期”。

3. 静态特征库（指纹识别）
   虽然你不想用 AI 识别，但你可以用正则表达式过滤掉主流大模型常见的“机械化语气”。这些是 AI 为了保持合规或礼貌自带的“尾巴”。

特征类别	关键词（正则匹配）	判定理由
合规性声明	作为一个.*模型, 我无法.*, 法律法规	典型的系统预设拒答。
过分礼貌	有什么我可以帮您的, 希望能对你有所帮助	常见于各种 API 的默认结束语。
结构化标记	### , 1. , **	除非是技术交流，普通人水群很少带 Markdown 格式。
LaTeX 符号	[ ... ], \text{...}	误触发数学/科学回复时极易露馅。

4. 随机“图灵陷阱”（主动防御）
   在你的插件逻辑里偶尔加入一些“无意义”的干扰项。

• 策略： 当对方连续说话超过 3 次时，你的机器人随机回复一句：#IGNORE_ME#（或者更隐蔽的不可见字符）。
• 逻辑： 真正的用户看到这个会觉得你抽风了，不予理睬；但如果对方是一个全文转发给 API 的 AI 插件，它会试图解释这个词，或者回复一段莫名其妙的话。
• 闭环： 只要对方回复了包含对干扰项解释的内容，直接判定为 AI，将其 ID 加入临时黑名单。

5. 消息链追踪（针对 NoneBot2）
   检查 event.get_event_description() 或 original_event。

• Source 检查： 很多机器人（如 Lagrange 或 go-cqhttp）发出的消息在协议层带有特定的 source 标志或者 anonymous 字段。
• Reply 检查： 观察对方是否总是在 reply（回复）你的消息。如果对方的消息链条里，回复对象永远是你，且频率极高，这种“点对点”的死缠烂打大概率是机器人设置了自动响应。
  总结建议：一套组合拳方案
• 限流（Rate Limit）： 严格限制单人 1 分钟内的触发频率。
• 长度/时间比： 字数 / 响应秒数 > 阈值 则预警。
• 正则拦截： 过滤掉“人工智能”、“帮到你”等关键词。
  这样即使对方换了 ID，只要它表现得像个“效率极高的礼貌复读机”，你的钱包就是安全的。

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