面向所有文字严谨的工作场景，包括但不限于直接对标法律、政务、出版、跨国商务等对文字准确性、一致性和逻辑性要求极高的专业领域。不只是“发现新知识”，而是“风控（一致性、合规性）”与“提效（术语统一、逻辑自洽）”。

基现有的 CoPaw 架构（HanLP Sidecar + Pipeline + MDXEditor），我们针对性地扩展出以下几个杀手级能力：

🛡️ 核心能力扩展：从“挖掘”转向“审校”

在严谨的文字工作中，用户最痛的点往往不是“这篇文章讲了什么”，而是“这份 200 页的合同里，甲乙方的权利义务有没有写反？”或者“这本 30 万字的书稿，前后人名和术语是不是统一的？”。

1. 全局术语与实体一致性校验（Terminologies & Entity Consistency）

• 场景： 翻译、书稿审校、合同编制。
• 实现逻辑：
  • 利用 HanLP 的 NER（命名实体识别）能力，在 .knowledge 中建立项目级的“术语/实体词典”。
  • 在 MDXEditor 中开发一个**“一致性检查插件”**。当用户编辑文档时，插件实时扫描全文。如果发现同一个实体有多种表述（例如合同里一会写“腾讯科技”，一会写“腾讯公司”；或者翻译稿里“Neural Network”一会翻成“神经网络”一会翻成“类神经网络”），直接在编辑器里标红预警。
  • 进阶： 允许用户建立“强制术语表”（Glossary），一旦正文偏离术语表，立刻提示。

2. 跨文档逻辑与事实核查（Cross-document Fact Checking）

• 场景： 标书制作、大型公文写作、长篇系列小说。
• 实现逻辑：
  • 利用 Pipeline 提取出的结构化信息（时间、地点、人物、金额）。
  • 逻辑冲突检测： 比如在合同项目中，提取出“付款日期”和“交付日期”。如果 NLP 识别出“付款日期”早于“交付日期”（而合同条款规定是先交付后付款），系统可以提示潜在的逻辑风险。
  • 人物/剧情连贯性： 在书稿审校中，如果第一章写主角是“左撇子”，第十章却写他“右手持剑”，系统可以通过跨文档的实体属性比对，发现这种“人设崩塌”的漏洞。

3. 敏感词与合规性风控（Compliance & Risk Control）

• 场景： 公文写作、对外公关稿、跨境合同。
• 实现逻辑：
  • 在 .knowledge 中增加 rules（规则库）文件夹。
  • 结合 HanLP 的句法分析和自定义的敏感词库（比如某些公文中的禁用词汇、合同中的霸王条款特征、涉外文稿中的政治敏感表述）。
  • 在 MDXEditor 中实现**“合规性侧边栏”**，实时给出修改建议，而不仅仅是简单的关键词匹配，而是基于上下文的语义合规判断。

4. 辅助翻译与双语对齐（Translation & Alignment）

• 场景： 专业文献翻译、合同双语审校。
• 实现逻辑：
  • 利用 MDXEditor 的特性，实现**“段落级双语对照视图”**。
  • 利用 HanLP 的分词和词性标注，为译者提供“鼠标悬停即看词义/词性”的辅助功能。
  • 提取源文和目标文的实体，自动检测是否有漏翻、错翻（比如源文是“甲方”，译文写成了“Party B”）。

🛠️ 架构层面的微调

为了支撑这些严谨场景，在现有的架构上做以下微调：

1. 引入“规则引擎（Rule Engine）”： 在现有的 NLP Pipeline 旁边，增加一个轻量级的规则引擎。科研讲究“概率”（这个词大概率是实体），但严谨文字工作讲究“绝对”（这个词必须是甲方）。规则引擎负责处理这些硬性的逻辑约束。
2. 增强 .knowledge 的索引能力： 除了按文件夹落盘，建议引入一个轻量级的全文检索引擎（如 Whoosh 或 SQLite FTS5），让用户能毫秒级地检索整个项目空间（比如几百份合同）中某个条款的所有出现位置。
3. MDXEditor 的“修订模式（Track Changes）”： 严谨的文字工作往往涉及多人协作和审校。在 MDXEditor 中集成类似 Word 的“修订模式”或“批注系统”，让 AI 的预警（比如术语不一致）可以以“批注”的形式存在，由人工来决定是否采纳，而不是 AI 直接篡改原文。

源码地址：https://github.com/futuremeng/CoPaw