立项原因：传统人工视频审核长期面临效率低、漏审率高、人力成本居高不下三大痛点。2026 年 AIGC 内容大规模爆发后，平台日均视频量是过去的 5~10 倍，且违规手段越来越隐蔽（AI 生成违规画面、合成语音、规避话术），仅靠人工已无法覆盖。视频平台、直播平台、UGC 内容社区急需一套在数量、速度与合规上同时满足的自动化审核方案。
行业场景：短视频平台、直播平台、UGC 内容社区、MCN 机构、海外内容团队、社交媒体平台。这些业务方每天有数千到数百万条视频需要审核，合规压力与运营成本并存。
多模态视觉审核：基于视觉大模型与目标检测识别违规画面（色情、暴力、血腥、政治敏感、违禁标志等），抽帧分析 + 时间戳标注，精准定位违规片段。
文案合规检测：对标题、简介、弹幕、评论进行敏感词、政治风险、违规话术识别。
异步审核队列：基于消息队列 + 并行 Worker 架构，支持高并发审核任务批量处理。
人工复审后台：支持结果复核、误判标记、规则调整、人工优先通道。
完整审计日志：审核结果、违规片段、审核时长、处理状态全留痕，支持导出与合规系统对接。
多端接入：提供 HTTP API、WebHook 回调、SDK 接入，可对接业务方 CMS、媒资管理、UGC 上传链路。
作为独立开发者，我负责该系统从 0 到 1 的全栈实现：架构设计、后端开发、核心模块代码、部署上线与日常运维。
技术栈：Go（后端框架）+ Web 前端（管理后台）+ Redis（任务队列）+ PostgreSQL（数据存储）+ 腾讯云对象存储（视频存储）+ 多模态大模型 API + 深度学习审核 API。
架构亮点：基于 Go Channel + Goroutine 实现的异步任务队列，支撑高并发审核；多模型并行推理 + 投票机制，融合视觉大模型与深度学习审核 API，提升违规识别准确率与鲁棒性；敏感片段抽帧 + 时间戳标注，缩短人工复审定位时间。
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