scenario-moderation

Scenario 生成受阻

概述

有三道关卡可能会阻止生成，其中只有两道会读取提示词。内容过滤器在模型提供商一侧运行，而非在 Scenario 上运行，因此，提供商拦截是所选模型的属性，同一提示词通常可以在目录中的其他模型上通过。IP Detection 是团队自己的关卡：它会在运行前筛查提示词和输入图像，由组织管理员开启，切换模型无法解除拦截。套餐和屏蔽列表限制会在判断任何提示词之前移除模型。遇到拦截时，应先将其视为路由问题，再考虑措辞问题。本技能旨在处理团队有权制作的内容被误判的情况；它不是用来生成提供商禁止的内容。核心流程：参见 scenario 技能。如果此处提到的同级技能不在你的可用技能中，请让用户安装 （npx skills add scenario-labs/skills --skill <name>）；在无人值守的情况下，根据工具架构继续操作，并指出这一缺失。

快速参考

步骤	调用
查看实际错误	使用 job_get 并传入 job_id：该行包含 error 和 hint，以及 modelId（需要排除的模型）和 cuCost（失败运行产生的费用）；设置 verbose=true 会添加 metadata.input，其中包含该任务实际运行时使用的完整提示词。也可以读取 jobs_wait 行中的 error 和 hint
确认费用	首先查看 job_get 的 cuCost；策略拦截通常会退款，失败任务也会获赔，但因审核而停止的 xAI 生成任务除外（参见 scenario）。不过，预留费用不一定会立即释放，因此稍后使用 usage 确认，将 start_date 和 end_date 限定为任务当天，并设置 include=["usages"]，查看各类型的总额（总览数字是项目整个生命周期的累计值；团队策略拦截会显示为单独的 IP Detection 项），若仍产生费用，请向支持团队提交 job_id
查看团队策略	使用 teams_list：团队行包含 ipDetectionEnforcement；只要值不是 disabled，拒绝请求并指出知识产权风险就表示这是团队自身的策略，且会在运行前进行筛查
查找替代模型	使用失败任务的 capability 调用 recommend（文本生成图像被拦截时使用 txt2img，有参考图时使用 img2img，将静帧制作成动画片段时使用 img2video），并附上用户自己的描述；将 max_cost_cu 设置为略高于失败行每个素材的 cuCost，以控制在相近的费用范围内，并自行从排名中移除失败的 modelId，因为 recommend 没有排除参数
为替代模型估价	使用 dry_run=true 调用 model_run
用相同意图重新测试	对每个候选模型分别调用一次 model_run，保持提示词不变，这样模型就是唯一变量
四种失败的表现很相似，只有第一种与措辞有关：提供商的审核拦截、团队自身设置触发的 IP 检测拦截、403 Forbidden 错误（套餐不包含该模型），以及团队自行加入屏蔽列表的模型。先阅读错误信息，再修改措辞。

为什么合规的提示词也会被拦截

三种触发因素会叠加，而且单独出现时通常都低于阈值：

• 易识别的角色。 自动过滤器会对它们识别的角色名称和标志性特征做出反应。它们无法判断 IP 的所有权，因此团队自己的角色也会像其他人的角色一样被标记。
• 暗示强烈程度的措辞。 用来表达尺度或戏剧性的词语（“oversized”“huge”“massive”）累积起来会被解读为暴力，即使描述对象只是道具。
• 与真人相似。 过滤器会检查输出内容是否与公众人物相似，也会检查提示词中的姓名。因此，平台自己生成的角色设定图，在下一次运行中也可能被拒绝作为参考；提示词中的名人比较（“身材像重量级拳击冠军”）则是通过另一种方式提及姓名。

同时出现两种因素时，提示词就会接近阈值。这就是为什么相同意图有时能通过、有时却会失败：稍微改写就可能越过阈值。上游 LLM 步骤改写提示词是常见原因，因为它会更用力地使用强调词来解决无关问题，并在每次运行时重新触发拦截。

不同提供商的过滤规则不同，与价格无关

Scenario 的公开内容政策指南对提供商进行了排序：Google 的模型（Gemini、Veo）对品牌和角色引用的拦截最多；ByteDance、OpenAI、Ideogram 和 Hunyuan 居中；FLUX 和 Recraft 最宽松。recommend 按实测性能排序，而非按过滤严格程度排序，因此同一提供商的替代模型会继承相同的过滤规则：选择来自其他提供商的下一个候选模型，并查看失败记录中的 modelId，以确认具体模型。提供商通常能从 ID 中看出来；如果看不出来，model_get（仅查询目录的只读通道）会返回包含 complianceMetadata.modelProvider 的记录。

视频和音频拦截

视频会改变拦截的成本。多个提供商会审核完成的渲染结果，因此被拒绝的片段已经完整渲染过，而重试相同的载荷会再次渲染。首先查看失败记录中的 cuCost，并根据速查表确认费用，然后按上述方式切换提供商，提示词保持不变。

音轨会单独接受审核。启用音频的视频运行中出现 OutputAudioSensitiveContentDetected，意味着配乐触发了过滤器；通常是因为点名提到了乐器或音乐流派，即使它们出现在排除项中也是如此。“no music”和“a distant guitar”都曾失败，而“room tone, footsteps, a single voice”则通过了。应正面描述画面内的声音，不要点名要排除的内容；如果片段不需要声音，应在架构支持的情况下关闭音频字段（许多系列支持 generateAudio），而不是提示生成静音。

IP Detection 是团队自己的拦截机制

企业版套餐的团队可以启用 IP Detection，这是 Scenario 自己的拦截机制，独立于任何提供商的过滤器：它会在运行前，根据组织管理员启用的过滤器（虚构角色、品牌和商标、名人肖像、艺术家风格和自定义过滤器），检查提示词和输入图像；如果检测到匹配，就会立即以一条指出知识产权风险的消息拒绝任务，不生成任何内容，也不收取生成费用。检测本身按每次筛查的生成收取 1 CU，每张输入图像另收 1 CU；即使结果是拦截，也会收费，并在 usage 中作为单独的 IP Detection 项报告。视频、音频和 3D 输入不会被分析，也不会收费。该设置记录在 teams_list 行的 ipDetectionEnforcement 字段中：当它显示为 disabled 时，所有 IP 或版权拒绝都来自提供商；启用状态的区别只有一项：检查本身无法运行时，是否允许任务继续，因此应报告字面值，并说明这一区别。启用后，请查看错误指出的是哪种拦截机制：团队的拦截机制会指出知识产权风险，提供商的拦截机制会指出违反内容政策；如果文本没有指出任何一种，就在另一个提供商上用未经修改的提示词运行一次：切换后，提供商过滤器会放行；团队的拦截机制则会在任何模型上重复触发。团队拦截后，可以再尝试一次：用视觉方式描述设计，并确保提示词和任何输入图像中都不含受保护的标记（品牌过滤器会将参考图中出现的徽标视同名称处理，而通用的产品描述不会触发拦截）。如果再次触发，这就不是调用问题，而是需要沟通的问题：告知用户触发了哪种拦截机制；组织管理员负责管理过滤器，并可为获得许可的作品将单个项目排除在筛查之外；经核实的 IP 权利人如果因自己的许可财产反复遭遇误报，可以通过 Scenario 客户经理寻求升级处理。附加在已完成输出上的版权警告属于提供商标记，仅供参考：素材已交付，是否在商业用途前进行审核由团队决定。

先尝试成本最低的恢复方式

1. 切换提供商。 通常完全不需要修改提示词。用未经修改的提示词，在其他提供商的两到三个成本相近的替代模型上运行；如果它们放行，过滤器就来自该提供商，而不是内容本身。
2. 用比例而非强度描述尺寸。 “工作人员够到肩膀的高度”或“刀刃大约和前臂一样长”，能传达与“超大”相同的艺术指导意图，又不会触发暴力内容识别。
3. 在直接输入模型的内容中弱化可识别的名称。 在提示词中描述设计，并改用参考图来传达身份；这样本来就更能保留外观（参见 scenario-consistency）。对真实人物的比较也采用同样的处理方式。
4. 约束任何上游改写器。 如果由 LLM 节点编写最终提示词，请将第 2 和第 3 步写入其指令中，否则下一次运行时仍会触发拦截。

然后就此停止。如果所有提供商都拒绝，而且一次如实改写仍未能通过，就说明过滤器确实检测到了实际问题：如实告知用户，并将问题交还给用户。不断生成变体，直到某个版本蒙混过关，这不是艺术指导，而是在规避审查。

实例：被标记的武器道具

工作室自己的角色名为 Onyx，而“Onyx 手持巨大的战锤，锤头布满尖刺”被标记了。

1. 查看错误：使用 job_get 和 job_id（verbose=true 可查看任务实际运行时使用的确切提示词），或查看 jobs_wait 行中的 error 和 hint 字段。错误指出了内容审核，因此这是服务提供商的过滤器，而非计划限制、团队屏蔽列表或 IP Detection（teams_list 显示 ipDetectionEnforcement: "disabled"）。
2. 使用失败任务的 capability（此处为 txt2img）和用户自己的描述调用 recommend，从其他服务提供商中选两个替代项（不要选失败任务的 modelId 所属服务提供商），分别用 model_run 和 dry_run=true 估算价格，然后在两者上运行原封不动的提示词。若其中一个通过了：问题解决，过滤器属于第一个服务提供商。
3. 假设它们全都拒绝。只改写一次，按比例描述且不提名字：“一把高及持有者肩部的战锤，锤头宽两个手掌”，并使用参考图保持 Onyx 的外观（参见 scenario-consistency）。
4. 仍然被所有服务拒绝：停止尝试，并告知用户过滤器似乎在对什么内容作出反应。

常见错误

• 重试完全相同的提示词：接近阈值的提示词有时能通过，因此偶然成功的重试并没有解决任何问题；视频还会先重新渲染整个片段。
• 未先尝试其他服务提供商，就改写措辞：改词速度慢，还会损失艺术指导；切换模型只需一次调用。
• 在同一服务提供商内切换：同一服务提供商的同系列模型共用过滤器；下一个候选项应来自其他服务提供商。
• 在启用音频的提示词中写出某种流派或乐器来排除它：音频过滤器会读取的正是这个排除项。
• 以为拥有 IP 就能豁免提示词：过滤器是自动化的，只会看到发送给它的文本和图像。
• 把所有提及 IP 的拒绝都当成同一道关卡：启用执行后，先根据错误措辞区分原因，再切换一次服务提供商；只有服务提供商过滤器能通过这种方式解决；团队屏蔽需要联系管理员。
• 将屏蔽报告为 Scenario 故障：先确认其他服务提供商也会拒绝，再通过 scenario-report 提交。
• 以为更贵的模型过滤器会更宽松而升级：价格与内容审核严格程度无关。
• 将空模型列表解读为内容审核：团队屏蔽列表或计划限制会在评估提示词之前移除模型。