B站意图过滤器

这是一款社区开发的 Chrome / Edge 浏览器扩展，通过自然语言偏好筛选 B 站页面上的内容。用户填写“我想看”和“不想看”，插件读取卡片上的标题、UP 主、副标题和时长，并可补充视频标签，把有限的内容信息交给决策模型评分。 新版演示视频 页面顶部保留用户提供的 v2 录像，约 2 分 10 秒，包含首页评分与模糊效果、向下滚动查看后续卡片、刷新后再次展示筛选结果。视频中的 Jev 分数角标与“广告”等本地规则角标分开显示；它展示操作流程，不是筛选准确率或延迟基准。录像保留原有中文界面。 怎样筛选 1. 创建学习、游戏等偏好模式，设置想看、不想看及屏蔽关键词。 2. 本地关键词和内容类型规则先处理；需要语义判断的卡片再交给模型。 3. Jev 用 Score 评估相关度，用 Noul 评估排除倾向，程序组合为 0–1 分数。 4. 低于阈值的卡片被模糊，鼠标悬停可临时查看；多个模式可以同时启用。 5. 接近视口的卡片按需评分，持久缓存复用已有结果。未命中缓存的新内容或变化后的设置仍可能产生请求。 模型与安装 本次录像对应用户提供的本地改版，默认通过 OpenRouter 使用 typesafe/jev-1.14；设置页也支持 TypeSafe 官方接口、自定义 HTTP 评分服务和无需模型 API 的内置字面匹配基线。Chrome / Edge 可通过开发者模式“加载已解压的扩展程序”安装，使用托管 Jev 时需自行配置 API Key，调用费用取决于服务商。公开源码入口指向原作者项目，默认配置可能与演示改版不同。 数据与边界 使用远程模型时，偏好文本和待评分卡片信息会发送到所配置的服务；不是全部在本地推理。API Key 保存在浏览器本机存储中，普通设置和偏好模式可随浏览器账号同步。关键词规则、缓存和界面模糊由扩展处理。它不读取完整视频画面、音轨或简介，不能仅凭卡片信息保证内容判断正确。评分失败时保留卡片可见，B 站页面改版也可能影响识别。 本次收录核查了源码和用户提供的录像，视频通过完整解码检查；未重新安装扩展或独立测量模型效果。 原作者项目：https://github.com/5pr1ng6ridge/bili-intent-filter 本地演示版本：v0.5.0，提交 af4dc8b（OpenRouter 默认配置改版）。