在软件开发团队中，代码注释、变量命名甚至提交信息中偶尔会出现 NSFW（Not Safe For Work）内容，这些内容不仅可能违反公司政策，还会影响团队协作的专业氛围。特别是程序员常用的技术缩写如 FUBAR（Fucked Up Beyond All Recognition）、SNAFU（Situation Normal: All Fucked Up）等，虽然在某些技术圈内被接受，但在企业级开发环境中往往需要被过滤。
NSFW 缩写在代码中的风险
程序员社区中流传着一本名为《Naughty Words Every Programmer Should Know》的免费电子书，其中收录了大量程序员常用的 NSFW 缩写和术语。这些内容虽然以幽默形式呈现，但在实际代码库中出现时会带来多重风险：
- 合规风险：许多企业有明确的内容政策，禁止在工作场所使用不当语言
- 协作障碍：跨文化团队中，某些缩写可能被误解或冒犯不同文化背景的成员
- 专业形象：公开代码库中的 NSFW 内容会影响项目的专业形象
- 代码维护：新人加入团队时，可能因不理解这些 "内部笑话" 而产生困惑
正如电子书作者 Filip Ristovic 在 GitHub 仓库中所述："Programming books don't have to be boring. Or polite." 这种态度虽然体现了技术社区的直率文化，但在企业环境中需要平衡表达自由与专业规范。
现有 NSFW 检测工具分析
1. NSFW Detection Action
fabasoad 开发的nsfw-detection-action是一个专门用于检测提交文件中 NSFW 内容的 GitHub Action。该工具支持多种检测提供商：
- Cloudmersive：提供 API 密钥进行 NSFW 内容检测
- PicPurify：专注于图像内容的 NSFW 检测
- SightEngine：支持图像和视频的 NSFW 分析
该 Action 可以配置检测阈值，当 NSFW 评分超过设定阈值时自动失败工作流。支持的文件扩展名可自定义，适用于检测代码注释、文档甚至图像资源中的不当内容。
2. Potty Mouth Profanity Filter
IEvangelist 开发的profanity-filter是一个功能更全面的脏话过滤器，支持超过 4900 个脏词和 9 种语言。该工具采用.NET Native AOT 编译，性能优化良好。
主要特性包括：
- 多种替换策略（星号替换、表情符号替换、自定义替换）
- 支持问题、拉取请求和评论的自动扫描
- 生成详细的工作摘要报告
- 可配置的白名单和黑名单
GitHub Actions 集成方案
基础配置示例
以下是一个基本的 GitHub Actions 工作流配置，用于在代码提交时自动检测 NSFW 内容：
name: NSFW Content Check
on:
pull_request:
branches: [ main, develop ]
push:
branches: [ main ]
jobs:
nsfw-check:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: NSFW Detection
uses: fabasoad/nsfw-detection-action@v1
with:
provider: "cloudmersive"
api-key: ${{ secrets.CLOUDMERSIVE_API_KEY }}
threshold: 0.7
extensions: ".md,.txt,.js,.ts,.py,.java,.cpp"
- name: Profanity Filter
uses: IEvangelist/profanity-filter@v2
with:
strategy: "asterisks"
languages: "en,es,fr"
fail-on-match: true
高级配置参数
1. 阈值调优
不同的 NSFW 检测提供商使用不同的评分系统，需要根据实际需求调整阈值：
# 严格模式 - 低阈值，高敏感度
threshold: 0.5
# 平衡模式 - 中等阈值
threshold: 0.7
# 宽松模式 - 高阈值，低敏感度
threshold: 0.9
2. 文件类型过滤
针对不同类型的文件采用不同的检测策略：
extensions: |
.md,.txt,.rst # 文档文件 - 严格检测
.js,.ts,.py,.java # 源代码 - 中等检测
.json,.yml,.yaml # 配置文件 - 宽松检测
.png,.jpg,.gif # 图像文件 - 使用图像检测
3. 自定义词库集成
结合《Naughty Words Every Programmer Should Know》中的 NSFW 缩写，创建自定义检测词库：
- name: Custom NSFW Acronyms Check
run: |
# 下载并解析NSFW缩写词库
curl -s https://raw.githubusercontent.com/fristovic/naughty-words-every-programmer-should-know/main/README.md | \
grep -i "FUBAR\|SNAFU\|TARFU\|BOHICA" | \
while read acronym; do
if grep -r "$acronym" --include="*.{js,ts,py,java}" .; then
echo "Found NSFW acronym: $acronym"
exit 1
fi
done
误报处理策略
NSFW 检测中最常见的问题是误报，特别是技术术语被误判为不当内容。以下是几种有效的误报处理策略：
1. 技术术语白名单
创建技术术语白名单文件（.nsfw-whitelist.txt）：
# 技术术语白名单
FUBAR # 作为技术术语使用
SNAFU # 作为技术术语使用
BLOB # Binary Large Object
ASSERT # 断言函数
DEBUG # 调试相关
在 GitHub Actions 中集成白名单检查：
- name: Check with Whitelist
run: |
# 先进行NSFW检测
# 然后过滤白名单中的术语
python scripts/filter_false_positives.py \
--whitelist .nsfw-whitelist.txt \
--results nsfw_results.json
2. 上下文感知检测
实现简单的上下文分析，区分技术使用和不当使用：
- 变量 / 函数名中的缩写：通常为技术使用
- 注释中的完整句子：需要严格检测
- 提交信息：中等严格度检测
- 文档文件：最严格检测
3. 人工审核流程
对于边界情况，建立人工审核流程：
- name: Flag for Manual Review
if: failure()
run: |
# 创建待审核问题
gh issue create \
--title "NSFW Content Needs Review" \
--body "Potential NSFW content found. Please review at ${{ github.server_url }}/${{ github.repository }}/actions/runs/${{ github.run_id }}"
团队协作最佳实践
1. 制定明确的代码规范
在团队中明确 NSFW 内容的处理规范：
# 代码内容规范
## 允许的内容
- 技术缩写（如FUBAR、SNAFU）在技术上下文中使用
- 无害的幽默注释（需适度）
## 禁止的内容
- 明确的脏话和侮辱性语言
- 性暗示内容
- 歧视性言论
## 灰色区域处理
- 提交到`main`分支前必须清理
- 开发分支中可暂时保留，但需在PR中说明
2. 渐进式实施策略
分阶段实施 NSFW 检测：
阶段 1：仅警告
- 检测到 NSFW 内容时发送警告
- 不阻止代码合并
- 收集团队反馈
阶段 2：PR 评论
- 在 PR 中自动添加评论
- 要求作者确认或修改
- 可手动覆盖
阶段 3：强制检查
- 检测失败时阻止合并
- 仅管理员可覆盖
- 完整审计日志
3. 文化敏感性培训
为团队成员提供跨文化沟通培训：
- 不同文化对 NSFW 内容的接受度差异
- 国际团队中的语言敏感性
- 专业沟通的最佳实践
监控与优化
1. 检测效果指标
建立监控指标评估 NSFW 检测效果：
- name: Generate Metrics
run: |
# 计算检测统计
total_files=$(find . -name "*.js" -o -name "*.py" | wc -l)
flagged_files=$(cat nsfw_results.json | jq '.flagged | length')
false_positives=$(cat manual_review.json | jq '.false_positives | length')
echo "## NSFW Detection Report" >> $GITHUB_STEP_SUMMARY
echo "- Total files scanned: $total_files" >> $GITHUB_STEP_SUMMARY
echo "- Flagged files: $flagged_files" >> $GITHUB_STEP_SUMMARY
echo "- False positives: $false_positives" >> $GITHUB_STEP_SUMMARY
echo "- Precision: $(echo "scale=2; ($flagged_files - $false_positives) / $flagged_files * 100" | bc)%" >> $GITHUB_STEP_SUMMARY
2. 定期规则更新
NSFW 检测规则需要定期更新：
- 每月：更新通用脏词库
- 每季度：审查技术术语白名单
- 每年：评估整体检测策略效果
3. 团队反馈循环
建立持续的反馈改进机制：
- name: Collect Feedback
if: always()
run: |
# 在检测失败时收集作者反馈
if [ "${{ job.status }}" = "failure" ]; then
echo "Was this detection accurate? [Y/N]" >> feedback_request.md
echo "Please comment below:" >> feedback_request.md
gh pr comment ${{ github.event.pull_request.number }} \
--body-file feedback_request.md
fi
技术实现细节
1. 性能优化考虑
NSFW 检测可能影响 CI/CD 流水线性能，需要优化：
- 增量检测：仅检测修改的文件
- 缓存结果：对未修改文件使用缓存
- 并行处理：大仓库分片检测
- 超时控制：设置合理的超时时间
- name: Optimized NSFW Check
timeout-minutes: 10
env:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
run: |
# 仅检测PR中修改的文件
changed_files=$(gh pr diff ${{ github.event.pull_request.number }} --name-only)
for file in $changed_files; do
if [[ "$file" =~ \.(js|ts|py|java)$ ]]; then
python nsfw_check.py "$file"
fi
done
2. 安全考虑
NSFW 检测涉及内容分析，需要注意：
- API 密钥安全：使用 GitHub Secrets 存储
- 数据隐私：避免将敏感内容发送到外部服务
- 审计日志：完整记录检测决策
- 访问控制：限制谁能修改检测规则
3. 集成现有工具链
将 NSFW 检测集成到现有开发工具链：
- IDE 插件：本地开发时实时检测
- Git 钩子：提交前本地检查
- 代码审查工具：与 GitHub/GitLab 原生集成
- 聊天机器人：自动通知和提醒
总结
在代码审查中实施 NSFW 缩写检测不是要扼杀开发者的表达自由，而是在专业环境中建立适当的边界。通过 GitHub Actions 自动化方案，团队可以在不增加人工审查负担的情况下，维护代码库的内容安全。
关键成功因素包括：
- 渐进实施：从警告开始，逐步过渡到强制检查
- 误报处理：建立有效的白名单和上下文分析
- 团队共识：制定明确的规范并获得团队支持
- 持续优化：基于反馈和数据不断改进检测效果
正如《Naughty Words Every Programmer Should Know》所展示的，技术社区有其独特的文化和幽默感。在企业环境中，我们需要在保留这种文化精髓的同时，确保协作环境的专业性和包容性。通过智能化的自动化工具，我们可以在两者之间找到平衡点。
资料来源
- Naughty Words Every Programmer Should Know - 程序员 NSFW 缩写电子书
- nsfw-detection-action - GitHub Action for NSFW content detection
- profanity-filter - GitHub Action profanity filter with multiple language support