ScamScreener for Hypixel SkyBlock

ScamScreener for Hypixel SkyBlock

监控聊天并提醒您注意潜在的骗子。

ScamScreener（骗局筛查器）

一个用于 Minecraft 1.21.10 / 1.21.11 的客户端 Fabric 模组，可分析 Hypixel SkyBlock 聊天中的诈骗风险。

ScamScreener 结合了以下功能：

  • 手动黑名单提醒
  • 基于规则的检测（正则表达式 + 行为信号）
  • 莱文斯坦相似度匹配（规则短语 + 训练样本）
  • 本地 AI 评分（无需云端 AI 服务），支持可更新模型和社区训练数据上传流程
  • 带有自定义规则的消息静音
  • 针对电子邮件地址和 Discord 邀请链接的发送安全防护

为什么要用这个模组？

在交易/队伍场景中的诈骗通常使用施压策略、信任操纵、推送外部平台或反复联系尝试。ScamScreener 实时评估这些信号，并显示可解释的警告，其中包含可悬停查看的规则详情。

功能特性

1) 黑名单提醒

  • 手动将玩家添加到本地黑名单（名称/UUID + 分数 + 原因）。
  • 在相关场景触发警告：
    • 收到交易请求
    • 发起交易请求
    • 交易进行中
    • 队伍确认（You'll be partying with: <Name>）
    • 队伍查找器地牢加入（Party Finder > <Name> joined the dungeon group...）
    • 合作模式加入请求（<Name> ... join your SkyBlock Co-op）
    • 已发送合作模式邀请（You invited <Name> to your co-op!）
    • 合作模式成员加入（<Name> joined your SkyBlock Co-op!）
  • 可选的命中黑名单后自动 /p leave。
  • 警告输出可显示玩家、分数、原因、时间戳和触发场景。

2) 实时聊天检测管线

每一条被解析的玩家聊天消息都会通过以下阶段处理：

  • MuteStage（早期过滤器）
  • RuleSignalStage（模式/规则评分）
  • LevenshteinSignalStage（相似度信号）
  • BehaviorSignalStage（行为标志）
  • AiSignalStage（本地模型概率信号）
  • TrendSignalStage（多条消息趋势加成）
  • FunnelSignalStage（意图序列漏斗加成）
  • ScoringStage、DecisionStage（阈值 + 去重）、OutputStage

达到阈值时：

  • 聊天中显示风险警告
  • 可解释的规则列表，包含可悬停的详情（Why triggered）
  • 3 次短促警告音（可配置）
  • 根据最低警报级别，可选的自动捕获到训练数据
  • 警告内的快速操作标签（manage、info）
  • 针对外部平台重定向风险的可选后续教育消息（带一键禁用操作）

3) 训练数据捕获和上传生命周期

  • 训练样本以 CSV 格式存储。
  • /scamscreener upload 归档当前的训练 CSV 并通过 Webhook 上传（需同意服务条款）。
  • 现有的训练/模型文件会被归档到 old/ 目录下。
  • 支持按玩家、按消息ID（ai flag）、批量合法样本捕获，以及通过（manage 界面）的警报审查。
  • 包含用于旧版 CSV 头部的训练数据迁移功能（/scamscreener ai migrate）。

4) AI 更新工作流（可选的在线检查）

  • 每次连接会话时自动进行一次更新检查。
  • 通过命令或 GUI（AI Update 界面）手动检查。
  • 支持更新下载和操作：accept（接受）、merge（合并）、ignore（忽略）。
  • 在应用下载的模型数据前使用 SHA-256 校验。

5) 带自定义模式的静音过滤器

  • 通过命令添加/移除静音模式。
  • 不区分大小写的匹配。
  • 支持正则表达式。
  • 如果不包含正则表达式元字符，匹配默认采用全词/短语边界（而非部分子串）。
  • 定期统计被阻止的消息数量。

6) 发送安全防护

  • 阻止包含以下内容的发送聊天/命令：
    • 电子邮件地址
    • Discord 邀请链接（discord.gg、discord.com/invite）
  • 阻止 /coopadd <player>，需要通过 [BYPASS] 确认
  • 显示一个可点击的 [BYPASS] 操作，允许对已阻止的内容重发一次。

7) 游戏内设置 GUI

使用 /scamscreener settings 打开。 如果安装了 ModMenu，也可以通过模组菜单的配置按钮访问相同的设置界面。

可用的界面：

  • 主设置（警报阈值、自动捕获级别、自动离开、静音过滤器、本地 AI 信号）
  • 规则设置
  • 调试设置
  • 消息设置
  • 黑名单管理
  • AI 更新控制

需求

  • Minecraft 1.21.10 或 1.21.11
  • Fabric Loader >= 0.18.4
  • 与你的 MC 版本匹配的 Fabric API
  • Java 21+
  • 可选：ModMenu（>= 16.0.0）用于从模组列表访问配置

安装

将模组 JAR 文件放入你的 mods/ 文件夹并启动游戏。

构建（开发者）

.\gradlew.bat build

产物输出：build/libs/

命令

通用

  • /scamscreener（帮助）
  • /scamscreener add <player|uuid> [score] [reason]
  • /scamscreener remove <player|uuid>
  • /scamscreener list
  • /scamscreener upload
  • /scamscreener rules <list|disable|enable> [rule]
  • /scamscreener alertlevel [low|medium|high|critical]
  • /scamscreener autoleave [on|off]（无参数 = 查看状态）
  • /scamscreener review <manage|info> <alertId>
  • /scamscreener edu disable <messageId>
  • /scamscreener settings
  • /scamscreener debug
  • /scamscreener debug <true|false> [updater|trade|mute|chatcolor]
  • /scamscreener version
  • /scamscreener preview（预览输出，不实际执行）

AI 相关

  • /scamscreener ai（帮助）
  • /scamscreener ai capture <player> <scam|legit> [count]
  • /scamscreener ai capturebulk <count>
  • /scamscreener ai flag <messageId> <legit|scam>
  • /scamscreener ai migrate
  • /scamscreener ai update
  • /scamscreener ai update force
  • /scamscreener ai update notify [on|off]（无参数 = 查看状态）
  • /scamscreener ai model <download|accept|merge|ignore> <id>
  • /scamscreener ai reset
  • /scamscreener ai autocapture [off|low|medium|high|critical]

捕获简写：

  • /1 <player> <count>（捕获为诈骗标签）
  • /0 <player> <count>（捕获为合法标签）

静音和安全

  • /scamscreener mute（启用静音过滤器）
  • /scamscreener mute <pattern>
  • /scamscreener unmute（禁用静音过滤器）
  • /scamscreener unmute <pattern>
  • /scamscreener bypass <id>（允许发送一次被阻止的电子邮件/Discord 链接//coopadd 内容）

配置文件

所有模组文件均存储在：

  • config/scamscreener/

重要文件：

  • scam-screener-blacklist.json
  • scam-screener-rules.json
  • scam-screener-local-ai-model.json
  • scam-screener-training-data.csv
  • scam-screener-mute.json
  • scam-screener-debug.json
  • scamscreener-edu.json

归档文件夹：

  • config/scamscreener/old/training-data/
  • config/scamscreener/old/models/

快速训练指南

  1. 使用 ai capture 和/或 ai flag 收集带标签的样本。
  2. （可选）在游戏中通过 [manage] 审查警报消息，保存选定的诈骗/合法消息。
  3. 运行 /scamscreener upload。
  4. 训练 CSV 被归档并通过 Webhook 上传（需接受服务条款）。
  5. 观察一段时间内的警告质量和误报情况。

提示：

  • 同时使用诈骗和合法的例子。
  • 保持标签清晰；避免系统/模组状态消息。
  • 少量高质量的样本胜过批量嘈杂的标签。

隐私和网络行为

  • 核心检测和评分在客户端本地运行。
  • 训练和模型文件保存在 config/scamscreener/ 中。
  • 可选的网络调用用于：
    • Mojang 账号查询（将名称解析为 UUID）
    • 训练数据 Webhook 上传（/scamscreener upload）
    • AI 模型更新检查/下载（GitHub 原始 URL）

限制

  • 规则/关键词/相似度系统的语义理解能力有限。
  • 反讽和模糊语境可能导致误报。
  • 过于激进的静音模式可能会隐藏合法的聊天内容。
  • 本地 AI 的质量很大程度上取决于训练数据的质量。