表单与评论的垃圾内容检测 API：Turnstile、Akismet 还是 Jev 判断层

“垃圾内容检测 API”其实涵盖不同的问题，混为一谈正是真实线索被误删的原因。第一类是自动化提交：脚本见表单就填。最好在读取文本之前就拦下，用 Cloudflare Turnstile 这类挑战验证。第二类是已知垃圾：与大量网站上见过的模式相符的消息和发送者，这正是 Akismet 这类信誉服务的用途。第三类是人写的、但你仍不想要的消息：从联系表单发来的冷推销、博客文章下的 SEO 代运营广告、简介里只有一个链接的注册用户。它们由真人发出，能通过挑战，也不一定像典型垃圾，所以判断取决于你自己的规则。只有这第三类，Jev 这样的文本判断模型才有额外价值。本文讨论表单、评论和注册；收件箱里的垃圾邮件请交给邮件服务商过滤，邮件分类指南里有说明。

Turnstile 在表单上放一个组件来生成 token，Cloudflare 文档明确写着服务端校验是必须的：仅有前端组件并不能保护任何东西。你的处理程序向 https://challenges.cloudflare.com/turnstile/v0/siteverify 发送 POST，带上密钥和 token（访客 IP 可选），读取 JSON 里的 success 字段。token 有效期 300 秒，只能校验一次（重复使用会返回 timeout-or-duplicate），最长 2048 个字符。校验失败就直接拒绝提交，别再为它花费任何别的成本。这一层不关心消息说了什么，只回答一个浏览器会话是否通过了挑战。

Akismet 的 comment-check 接口是 POST https://rest.akismet.com/1.1/comment-check，使用表单编码字段。api_key、blog（你的网站 URL）和 user_ip 是必填；comment_content、comment_author、comment_author_email、user_agent、comment_type 可选，Akismet 文档说数据越多通常越准确。comment_type 不只是博客评论：文档列出的值包括 comment、forum-post、reply、contact-form、signup 和 message。响应体是字面字符串 "true"（垃圾）或 "false"（非垃圾）；其他任何值（如 "invalid"）都是错误，而且可能以 HTTP 200 返回，所以不要把它当成判定。响应头 X-akismet-pro-tip: discard 表示明显垃圾，可以不经复核直接丢弃。测试时，Akismet 文档给出 comment_author 为 akismet-guaranteed-spam（必为垃圾）、user_role 为 administrator（必非垃圾），以及用 is_test=1 标记测试调用。

经过第一、二层后剩下的，大多是规则问题：按你的定义，这是真实咨询、推销，还是垃圾？JevModel 用类型化输出回答。你把消息作为 state 发送，并提出具名问题：一个 Choice，criteria 用你自己的话定义 real_inquiry、sales_pitch 和 spam；再加一个 Noul（是/否）问题，例如“丢弃前应由人看一眼”。响应包含所选标签、每个标签的概率，以及 Noul 的概率，你可以据此路由。也要讲清这一层不是什么：Jev 只读你发送的 state，没有 IP 或发送者信誉，没有其他网站见过的共享垃圾库，JevModel 也不会用你的举报训练模型，并且不提供定制训练。它不能替代挑战验证或 Akismet，也不应成为删除一条消息的唯一理由。

下表比较的是各家文档中的输入与输出契约，不是准确率基准；任何一层都请用你自己的提交数据来衡量。

下面的示意代码在 Turnstile 和 Akismet 都放行之后运行。它把消息作为对象形式的 state 发送，让模型看清每个字段是什么，并在一次请求里问两个问题：一个 Choice 判断消息类型，一个 Noul 判断是否需要人工复核。它遵循文档化的契约：用已验证邮箱账号的 Bearer 密钥 POST /api/v1/systemone，发送 state 和具名问题，响应里 code 为 0 并带 data.answers。没有 model 字段，因为本站始终通过 OpenRouter 调用 typesafe/jev-1.13。API 不支持幂等键，可能已成功的请求不要重试；失败的运行会退款。只发送判断需要的字段：姓名、邮箱、电话通常对“这是不是推销”毫无帮助。

// Illustrative only. Runs after Turnstile and Akismet have passed the submission.
// JEVMODEL_API_KEY comes from JevModel Console -> API keys (verified account).
async function decide(form) {
  const res = await fetch("https://jevmodel.app/api/v1/systemone", {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: "Bearer " + process.env.JEVMODEL_API_KEY,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      // Send only what the decision needs; no name, email or phone.
      state: { form: "contact", subject: form.subject, message: form.message },
      questions: {
        kind: {
          type: "choice",
          instructions: "What kind of contact-form message is this, by our definitions?",
          criteria: {
            real_inquiry: "A person asking about our product, an order, or working with us as a customer.",
            sales_pitch: "Someone selling us a service: SEO, leads, development, marketing.",
            spam: "Gibberish, link dropping, scams, or text unrelated to any business purpose.",
          },
        },
        review: {
          type: "noul",
          instructions: "Should a person read this before it is moved out of the inbox?",
          criteria: {
            true: "It might be a real customer or partner, or the intent is unclear.",
            false: "It is clearly an unsolicited pitch or spam.",
          },
        },
      },
    }),
  });
  const body = await res.json();
  if (body.code !== 0) return { route: "inbox", reason: body.message }; // fail open
  const { kind, review } = body.data.answers;
  return {
    kind: kind.choice,
    probabilities: kind.probabilities,
    needsReview: review.noul, // probability that the answer is true
  };
}

联系表单上的一次误判，就是一个你永远不会知道的流失客户，所以路由要围绕这一点设计。一个可行的规则：real_inquiry 照常进收件箱或 CRM；复核概率低的 spam 进隔离文件夹，由人定期浏览；sales_pitch 进单独文件夹而不是垃圾箱；复核概率高、或没有标签明显胜出的，进收件箱并打标签。如果 Jev 调用失败（非零 code、超时、INSUFFICIENT_TOKENS），就放行并投递消息；一个宕机时会吞掉线索的垃圾过滤器，比没有更糟。阈值要用你自己的数据来定：人工标注几百条历史提交，用同样的问题跑一遍，选在误隔离少到你能接受的位置。TypeSafe 描述的 Choice 置信度 (p − 1/n)/(1 − 1/n) 会按标签数量做调整，但并不是校准后的准确率。改了定义后要重新检查。

1）每次提交都在服务端校验 Turnstile token，绝不只信任前端组件。2）Akismet 返回 "true" 或 "false" 以外的任何内容都当作错误处理；开发时使用 is_test=1 和文档中的测试值。3）用你自己的话写 Jev 的 criteria，附上你不想要的真实推销例子，并让“真实咨询”标签至少同样具体。4）去掉判断不需要的个人字段。5）隔离而不是删除；任何一层不可用时放行。6）人工标注一批样本，衡量误隔离，修改后重新衡量；没有实测过的准确率不要对外公布。7）预算 Token：进入第三层的每条提交都是一次普通请求，验证邮箱的账号先获赠 100,000 免费 Token。用户发帖审核与复核队列见 content-moderation；对真实销售线索打分见 lead-scoring。