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🌐 Lilith Legal · 全球游戏立法动态监控

面向中资手游出海合规团队的自动化法规情报工具，每日追踪全球主要市场的游戏监管动态。

功能概览

  • 自动抓取：从 30+ 个官方监管机构、法律媒体、行业资讯 RSS 源实时获取法规动态；同时通过 Google News 多语言搜索（英、日、韩、越、印尼、德、法、葡、西、泰、阿拉伯语等）覆盖本地语种媒体
  • AI 翻译与提炼：基于硅基流动 Qwen3-8B 批量处理，将英文原文转化为规范中文标题和合规摘要；专有名词（Loot Box、GDPR、FTC 等）自动保留英文；每批 3 条并发处理，效率比逐条提升 3 倍
  • 智能分类：按地区（东南亚 / 亚太 / 欧洲 / 北美 / 日韩台 等）和合规类别（数据隐私 / 未成年人保护 / 玩法合规 / 广告营销 等）自动归类
  • 三重去重：URL 精确匹配 → Bigram 语义相似度（阈值 0.45）→ LLM 批量核验，有效过滤跨来源的同主题重复报道
  • HTML 报告：生成可交互的 HTML 报告，支持按地区、分类、状态筛选和关键词搜索；区域内按官方 > 法律 > 行业 > 媒体信源优先级排列
  • PDF 报告：每周自动生成带 Lilith Legal 品牌的 PDF 版本，方便分发存档
  • 飞书通知：
    • 每日日报：有新动态时自动推送飞书卡片，含中文标题、摘要和原文链接（最多展示 8 条）
    • 每周周报：生成过去 7 天汇总，含分类统计、区域分布、5 条多样化精选重点
  • 周报存档：每周报告自动归档至 reports/archive/YYYY-WXX/，支持后续趋势分析

自动化调度

任务 触发时间（北京/新加坡时间） 说明
每日日报 周一至周五 09:33 抓取 + 翻译最新数据，有新增则推送飞书
每周周报 每周一 09:47 读取已更新 DB，生成 HTML + PDF 报告，发飞书并存档

周一 09:33 的日报会先完成数据抓取，09:47 的周报直接读取最新 DB，无需重复抓取。

覆盖地区与来源

显示分组 涵盖地区 代表监管来源
东南亚 🌏 越南、印尼、泰国、菲律宾、马来西亚、新加坡 越南信息通信部 (MIC)、印尼 Kominfo、泰国 NBTC、新加坡 IMDA
亚太 🌏 印度、巴基斯坦、孟加拉国、澳大利亚、新西兰 印度 MeitY、IT 规则动态、澳大利亚 eSafety、Privacy Act
欧洲 🌍 欧盟、英国、德国、法国、荷兰、比利时等 GDPR 执法动态、ASA（英国）、Ofcom、ICO、CNIL、PEGI
北美 🌎 美国、加拿大 FTC、联邦公报、纽约州 AG、加拿大竞争局
南美 🌎 巴西、墨西哥、阿根廷等 SENACON（巴西）、LGPD 动态
日韩台 🌸 日本、韩国、台湾、香港、澳门 GRAC（韩国）、日本消费者厅 / CERO、台湾数位部
中东 🕌 沙特、阿联酋、土耳其、尼日利亚、南非 沙特通信部、阿联酋监管机构
其他 🌐 全球综合 GamesIndustry.biz、GamesBeat、Pocket Gamer

合规分类

分类 典型议题
🔒 数据隐私 GDPR / CCPA 执法、儿童隐私 (COPPA)、跨境数据传输、数据本地化
🎲 玩法合规 Loot Box / 抽卡监管、概率公示、虚拟货币、涉赌认定
🧒 未成年人保护 年龄验证、未成年消费限制、游戏时长管控、家长控制
📣 广告营销合规 虚假广告、KOL 披露义务、暗黑模式、价格透明度
🛡️ 消费者保护 退款政策、订阅自动续费、消费者权益诉讼
🏢 经营合规 本地代理 / 代表处、游戏许可证、税务合规、外资限制
📱 平台政策 App Store / Google Play 政策、第三方支付、DMA 合规
📋 内容监管 内容审查、AI 生成内容、版权合规、游戏分级

项目架构

Monitor/
├── monitor.py          # 主入口：run / report / query / stats / retranslate
├── fetcher.py          # RSS + Google News 多语言抓取，去重写入 DB
├── classifier.py       # 分类打标（地区 / 类别 / 状态 / 影响分值 / 信源层级）
├── translator.py       # AI 批量翻译 + 术语修正 + LLM 重复对核验
├── reporter.py         # HTML 报告生成（含区域推断、三重去重、信源排序）
├── models.py           # 数据模型（LegislationItem）+ SQLite 数据库操作
├── config.py           # 搜索关键词库、RSS 源、分类标签、输出配置
├── utils.py            # 共享工具：区域分组映射（单一修改源，各模块统一引用）
├── daily_check.py      # 日报脚本：查询昨日新增 → 构建飞书卡片 → 推送
├── feishu_notify.py    # 周报脚本：查询本周数据 → 构建飞书卡片 → 推送
├── generate_pdf.py     # Playwright 截图：HTML 报告 → PDF
├── requirements.txt    # Python 依赖
├── data/
│   └── monitor.db      # SQLite 数据库（法规条目 + 去重索引）
├── reports/
│   ├── latest.html     # 最新 HTML 报告
│   ├── latest.pdf      # 最新 PDF 报告
│   └── archive/        # 历史周报（YYYY-WXX/weekly.html）
└── assets/
    └── lilith-logo.png # PDF 品牌 Logo

一次性部署（GitHub）

1. Fork / 克隆本仓库

git clone https://github.com/evonotevil/Monitor.git
cd Monitor

2. 配置 GitHub Secrets

在仓库页面进入 Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret，添加以下 Secrets：

Secret 名称 说明 是否必填
LLM_API_KEY 硅基流动 API Key（免费申请） ✅ 必填
FEISHU_WEBHOOK_URL 飞书自定义机器人 Webhook 地址 ✅ 必填（否则通知不发送）

3. 启用 GitHub Actions

进入 Actions 标签页，确认两个 workflow 已启用：

  • 每日合规动态检查（daily_check.yml）：周一至周五 09:33 SGT 自动运行
  • 全球游戏合规周报（weekly_report.yml）：每周一 09:47 SGT 自动运行

首次测试可点击 Run workflow 手动触发。

本地调试

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium      # 仅 PDF 生成需要

# 设置环境变量
export LLM_API_KEY=sk-xxx
export FEISHU_WEBHOOK_URL=https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx

# 抓取最新数据并生成 HTML 报告（过去 7 天）
python monitor.py run --period week

# 仅生成报告（不抓取新数据）
python monitor.py report --format html --period week

# 仅生成 PDF（需先生成 HTML）
python generate_pdf.py

# 发送日报飞书通知（本地测试）
python daily_check.py

# 发送周报飞书通知（本地测试）
REPORT_HTML_URL=https://... python feishu_notify.py

# 关键词搜索数据库
python monitor.py query --keyword "loot box"

# 查看数据库统计
python monitor.py stats

# 重新翻译历史条目（更新 Prompt 后使用）
python monitor.py retranslate

环境变量

变量 说明 默认值
LLM_API_KEY 硅基流动 API Key 必填
LLM_BASE_URL LLM API 地址 https://api.siliconflow.cn/v1
LLM_MODEL 使用的模型 Qwen/Qwen3-8B
FEISHU_WEBHOOK_URL 飞书 Webhook 地址 必填（通知功能）
REPORT_HTML_URL 周报 HTML 公开链接（飞书卡片按钮用） 可选
REPORT_PDF_URL 周报 PDF 公开链接（飞书卡片按钮用） 可选

报告访问

文件 说明
reports/latest.html 最新 HTML 交互报告（可在浏览器中打开）
reports/latest.pdf 最新 PDF 报告（可直接下载分发）
reports/archive/ 历史周报存档（按 ISO 周号归档）

HTML 报告可通过 htmlpreview.github.io 直接在线预览： https://htmlpreview.github.io/?https://raw.githubusercontent.com/evonotevil/Monitor/main/reports/latest.html

技术说明

  • LLM：硅基流动免费层 Qwen/Qwen3-8B，每批 3 条并行处理，批间 4 秒冷却（遵守免费层限速）
  • 数据库：SQLite，存储在 data/monitor.db，每次 CI 运行后自动提交回仓库
  • PDF 生成：Playwright Chromium（GitHub Actions 已配置缓存，缓存命中时安装时间从 90 秒降至 5 秒）
  • Git 优化：所有 workflow 使用 fetch-depth: 1 浅克隆，避免拉取含完整 DB 历史的大体积仓库

Lilith Legal · 仅供内部参考

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Global-Game-Compliance-Monitor

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