大家好，
我建议在主题中引入一个AI辅助的低信号/无意义回复过滤器（“水贴回复”，通用的垃圾评论）。
问题所在
在许多英语社区中，主题经常被大量简短、低质量的回复淹没，例如：
- “谢谢/不错/好帖子”
- “我同意”
- “关注”
- “顶”
- 没有任何新信息的通用赞美
这些回复增加了噪音，增加了滚动量，降低了所有人的阅读体验——尤其是在长讨论串中。
版主可以通过规则和手动操作来对抗这些，但这不太容易扩展。而且纯粹基于正则表达式的过滤往往会产生高误报率。
我构建了什么/当前原型
我目前正在试验一种类似插件的方法：
- 正则表达式预过滤器，用于捕获最明显的简短/回避性回复
- 然后将剩余的候选内容传递给大型语言模型（LLM）进行分类
- 用户界面必须保持透明：显示隐藏了多少条回复
- 隐藏的回复应按需可见（“显示隐藏的回复”）
- （可选）对于隐藏的内容，运行另一个 LLM 步骤来从隐藏的回复中提取 2-3 个代表性句子，以便读者无需展开所有内容就能快速了解“隐藏了什么”。
即使仅使用正则表达式，阅读体验也得到了很大改善（滚动减少），但误报率太高——因此我认为基于 LLM 的判断是必要的。
提议的产品行为（面向用户）
在每个主题中，读者会看到类似以下内容：
- “隐藏了 12 条回复（低信号过滤器：中等）”
- 按钮：显示隐藏的回复 / 更改过滤器级别
并提供几个级别，例如：
- 关闭：显示所有内容
- 低：隐藏明显的垃圾内容（极高精度）
- 中等：隐藏常见的低信号回复
- 高：激进过滤（用户选择加入）
重要的是：
- 这应该是用户偏好设置（也可能根据类别/站点默认值进行配置）。
- 系统必须保持透明和可逆：没有任何内容被“删除”，只是默认隐藏。
为什么这适合 Discourse（尤其是在现在）
Discourse 已经拥有多种与 AI 相关的特性，并且 Discourse AI 生态系统正在不断发展。我认为**主题内回复“清理器”**是 LLM 在社区用户体验方面最实用、影响最大的用途之一。
这不完全是“垃圾邮件检测”（通常是针对账户级别的）。这更多是关于主题级别的阅读质量。
对维护者/社区的问题
- Discourse 是否已经有关于回复质量/低信号过滤器的计划？
- 将其构建为 Discourse AI 的扩展，还是构建为单独的插件更合适？
- 实现 UI/UX 以保持透明且不使用户感到困惑的最佳方法是什么？
- 对版主政策、信任级别或边缘情况（例如，简短但有价值的回复，如“已解决”、“+1 附带链接”等）有何顾虑？
如果这个方向有意义，我很乐意分享更多细节（正则表达式规则、UI 模拟、提示思路）并可能致力于贡献 PR/插件。
谢谢！