CNSH中文编辑器纠错引擎v3.0：智能文本处理与安全过滤

1. 项目概述：CNSH中文编辑器纠错引擎v3.0

CNSH Engine v3.0是一个专为中文内容编辑场景设计的智能纠错系统，它通过七阶段处理流水线实现对文本的深度分析和自动化修正。作为v2.0版本的重大升级，这个引擎解决了前代产品中最令人头痛的代码标点误修改问题，同时引入了更精细化的上下文感知能力。

我在实际部署这个系统时发现，它特别适合以下场景：

• 技术文档的自动化格式校验（如Markdown文件中的中英文混排内容）
• 用户生成内容(UGC)的安全过滤和标准化处理
• 代码仓库中的文档维护和质量控制
• 多语言混合内容的结构化处理

引擎核心设计遵循三个铁律：

1. 代码块内容绝对不修改标点（保护代码完整性）
2. URL/Email保留原样（确保功能性内容可用）
3. 安全过滤必须在格式修复之前（防止恶意代码被"美化"）

2. 核心架构解析

2.1 七阶段处理流水线

系统采用严格的阶段化处理流程，每个阶段都有明确的职责边界：

python复制Stage 1: 输入清洗   → 处理零宽字符/BOM/换行符等基础问题
Stage 2: 语言识别   → 计算中文字符占比(CJK Ratio)
Stage 3: 结构识别   → Context Detector划分文本作用域
Stage 4: 安全过滤   → XSS/SQL注入/路径遍历防护
Stage 5: 格式修复   → 标点/空格/结构规范化
Stage 6: 风格统一   → Markdown最佳实践建议
Stage 7: 智能补全   → 引号/括号自动补全

我在实际运维中发现，这个顺序设计非常关键。曾经尝试调整阶段顺序（比如把安全过滤放到后面），结果导致过滤后的特殊字符又破坏了已经修复的格式。

2.2 上下文识别器(Context Detector)

这是v3.0最核心的创新点，解决了v2.0最大的痛点。识别器通过正则表达式将文本划分为8种作用域：

python复制class Scope(Enum):
    CODE        = auto()  # 代码块
    MARKDOWN    = auto()  # Markdown结构
    JSON        = auto()  # JSON数据块
    YAM