AlphaMoatによると、2026-09時点でGlin Profanityのダウンロード数は2,653、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中3,980位、開発では577件中499位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 83 | 2628 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 142 | 2653 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
表記ゆれ、Unicodeの紛らわしい文字、モデルによるパターン検出を試み、一致語句や処理済みテキストを返します。文脈により誤検出や見逃しが起きるため、結果を文脈の中で確認し、自動判定だけで処分を決めないでください。 選択した JavaScript または Python 環境にライブラリを導入し、モデル検出は任意です。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2653 | — | 1 |
| 2026-08 | 2515 | +4.7% | 1 |
| 2026-07 | 2402 | +9.3% | 1 |
| 2026-06 | 2198 | +5.0% | 1 |
| 2026-05 | 2094 | — | 1 |
| 2026-03 | 1756 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: glin-profanity description: Profanity detection and content moderation library with leetspeak, Unicode homoglyph, and ML-powered detection. Use when filtering user-generated content, moderating comments, checking text for profanity, censoring messages, or building content moderation into applications. Supports 24 languages. --- # Glin Profanity - Content Moderation Library Profanity detection library that catches evasion attempts like leetspeak (`f4ck`, `sh1t`), Unicode tricks (Cyrillic lookalikes), and obfuscated text. ## Installation
```bash
# JavaScript/TypeScript
npm install glin-profanity
# Python
pip install glin-profanity
```
## Quick Usage
### JavaScript/TypeScript
```javascript
import { checkProfanity, Filter } from 'glin-profanity';
// Simple check
const result = checkProfanity("Your text here", {
detectLeetspeak: true,
normalizeUnicode: true,
languages: ['english']
});
result.containsProfanity // boolean
result.profaneWords // array of detected words
result.processedText // censored version
// With Filter instance
const filter = new Filter({
replaceWith: '***',
detectLeetspeak: true,
normalizeUnicode: true
});
filter.isProfane("text") // boolean
filter.checkProfanity("text") // full result object
```
### Python
```python
from glin_profanity import Filter
filter = Filter({
"languages": ["english"],
"replace_with": "***",
"detect_leetspeak": True
})
filter.is_profane("text") # True/False
filter.check_profanity("text") # Full result dict
```
### React Hook
```tsx
import { useProfanityChecker } from 'glin-profanity';
function ChatInput() {
const { result, checkText } = useProfanityChecker({
detectLeetspeak: true
});
return (
<input onChange={(e) => checkText(e.target.value)} />
);
}
```
## Key Features
| Feature | Description |
|---------|-------------|
| Leetspeak detection | `f4ck`, `sh1t`, `@$$` patterns |
| Unicode normalization | Cyrillic `fսck` → `fuck` |
| 24 languages | Including Arabic, Chinese, Russian, Hindi |
| Context whitelists | Medical, gaming, technical domains |
| ML integration | Optional TensorFlow.js toxicity detection |
| Result caching | LRU cache for performance |
## Configuration Options
```javascript
const filter = new Filter({
languages: ['english', 'spanish'], // Languages to check
detectLeetspeak: true, // Catch f4ck, sh1t
leetspeakLevel: 'moderate', // basic | moderate | aggressive
normalizeUnicode: true, // Catch Unicode tricks
replaceWith: '*', // Replacement character
preserveFirstLetter: false, // f*** vs ****
customWords: ['badword'], // Add custom words
ignoreWords: ['hell'], // Whitelist words
cacheSize: 1000 // LRU cache entries
});
```
## Context-Aware Analysis
```javascript
import { analyzeContext } from 'glin-profanity';
const result = analyzeContext("The patient has a breast tumor", {
domain: 'medical', // medical | gaming | technical | educational
contextWindow: 3, // Words around match to consider
confidenceThreshold: 0.7 // Minimum confidence to flag
});
```
## Batch Processing
```javascript
import { batchCheck } from 'glin-profanity';
const results = batchCheck([
"Comment 1",
"Comment 2",
"Comment 3"
], { returnOnlyFlagged: true });
```
## ML-Powered Detection (Optional)
```javascript
import { loadToxicityModel, checkToxicity } from 'glin-profanity/ml';
await loadToxicityModel({ threshold: 0.9 });
const result = await checkToxicity("You're the worst");
// { toxic: true, categories: { toxicity: 0.92, insult: 0.87 } }
```
## Common Patterns
### Chat/Comment Moderation
```javascript
const filter = new Filter({
detectLeetspeak: true,
normalizeUnicode: true,
languages: ['english']
});
bot.on('message', (msg) => {
if (filter.isProfane(msg.text)) {
deleteMessage(msg);
warnUser(msg.author);
}
});
```
### Content Validation Before Publish
```javascript
const result = filter.checkProfanity(userContent);
if (result.containsProfanity) {
return {
valid: false,
issues: result.profaneWords,
suggestion: result.processedText // Censored version
};
}
```
## Resources
- Docs: https://www.typeweaver.com/docs/glin-profanity
- Demo: https://www.glincker.com/tools/glin-profanity
- GitHub: https://github.com/GLINCKER/glin-profanity
- npm: https://www.npmjs.com/package/glin-profanity
- PyPI: https://pypi.org/project/glin-profanity/
gh コマンドラインで GitHub の PR チェック、ワークフロー実行、API 照会を扱うスキルです。
16 の検索エンジンをまとめて使え、API キーが不要な検索スキルです。
コマンドラインから MCP サーバーとツールを一覧、設定、認証、呼び出しします。
テキストの説明からMermaid図のコードを生成します。
管理された OAuth で YouTube Data API に接続し、動画検索とチャンネル管理を行います。
管理された OAuth 接続で GitHub REST API にアクセスします。
計画、実装、検証、テストをカバーするコーディング作業のスキルです。
Docker の基本コマンドとコンテナ作業をまとめたスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。