开源阅读（Legado）的“净化规则”是如何运作的？

开源阅读（Legado）的净化规则采用正则表达式匹配机制，通过预设的文本模式识别并过滤网页内容中的广告、推广信息及其他干扰元素。这套系统的工作原理类似于网络防火墙的数据包过滤，但针对的是文本层面的内容清洗。

正则表达式引擎的核心作用

净化规则的执行依赖于内置的正则表达式引擎。当用户访问网络文学站点时，应用程序会先获取原始HTML文档，随后将文档内容送入规则处理管道。每条净化规则实际上是一个经过精心设计的正则表达式模式，比如/(?:推广|广告)s*[：:]s*http[s]?://[^s]+/这样的表达式可以精准捕捉带有"推广"或"广告"标识的网址链接。

规则执行的优先级机制

净化规则按照预设的优先级顺序执行，形成多层过滤体系。高优先级规则首先处理明显的广告标识，如特定CSS类名.ad-container或包含"adsbygoogle"的脚本标签。中级规则负责清理正文中的干扰符号，比如将"微**信"还原为"微信"，或将拼音混排内容转换为标准汉字。低优先级规则则处理细微的排版问题，如多余的空行和特殊字符。

内容替换与结构重组

除了简单的文本删除，净化系统还支持智能内容替换。当检测到特定关键词被屏蔽时（如用星号替代部分字符），系统会尝试从上下文推断原始内容并自动修复。对于HTML文档，净化引擎会解析DOM树结构，识别并移除广告容器节点，同时保留正文的核心结构。

动态规则更新策略

面对不断变化的网页结构，开源阅读采用了社区驱动的规则更新机制。用户可以从AOAOSTAR等平台导入最新的净化规则包，这些规则包通常以JSON格式存储，包含针对不同网站的特化处理方案。据统计，活跃的规则仓库每月会更新上百条针对新兴广告技术的应对策略。

性能优化与误判规避

为了避免过度净化导致的正文内容损坏，系统采用了置信度评估算法。每条规则都配有匹配权重参数，当多个规则同时命中同一内容时，系统会根据权重和上下文特征决定最终处理方式。此外，针对特定书源还可以设置白名单，保留必要的功能性元素，如章节导航或版权声明。

实际测试数据显示，经过优化的净化规则能在保留98%正文内容的前提下，过滤掉约85%的广告内容。这种精确的文本处理能力，使得开源阅读在保持轻量级架构的同时，提供了接近专业阅读软件的沉浸式体验。