这是一篇讲本站自己出错、又怎么改的文章。字库里有一列「吉凶标注」，它直接影响名字评分；迁移过来的数据把大量常用字标成了「凶」。下面把现象、根因、判据和改动数字完整写出来，包括哪些我们没有改。
现象：美玉、晨光、雷霆都是「凶」
评分改成与测分页同源之后，冒出 12,733 个分数低得离谱的名字。抽样一看：「和璐」0 分、「乐淼」0 分、「磊落」0 分，而「璐」是美玉、「淼」是水势浩大、「磊落」本身就是褒义词。同时「大丫」「乌龟」这类确实该低的也在里面。一半该低、一半不该低，说明不是算法太严，是有具体字段错了。
查下去发现，这批低分名字的用字几乎都被 fortune 字段标成了「凶」，而原始字库里有 5,806 个凶字，连「璐、磊、曦、霆」都在名单里。
根因：一个凶字被罚了两遍
当时的评分实现里，字库吉凶标注既影响「字义」这一维的分数，又在总分里再做一次扣减。同一个问题罚两次，于是出现了大批 0~30 分的极端值。这是模型缺陷，不是名字本身的问题。我们随后修正了扣减系数的边界，只保留对单字名、双字名的原有口径，修掉「字数越多越免责、四字名反而加分」这个明确错误；评分权重本身没有动，构成见 六维评分拆开看。
判据：先看有没有人真的用这个字
最容易犯的错是「我觉得这个字好不好」。两轮治理都用了同一条硬判据：这个字在 真实名字样本里确实被用过，再按字义做三档语义复核——褒义与玉、水、山、光、草木等雅字归「吉」；中性字、地名、姓氏、虚词归「平」；明确贬义、粗俗、凶器、器官类归「凶」。有使用证据、语义又明显没问题的，才改。
| 轮次 | 复核范围 | 实际修正 | 凶字存量 |
|---|---|---|---|
| 第一轮 | 使用 ≥20 次的高频凶字 | 173 字（吉 110 / 平 63） | 5,806 → 5,633 |
| 第二轮 | 使用 5~19 次的低频凶字，另含 3 个复议字 | 181 字（吉 69 / 平 112），留凶 50 字 | 5,633 → 5,452 |
| 合计 | 两轮共复核约 400 字 | 354 字 | 5,806 → 5,452 |
第二轮的 3 个复议字为「烟、沿、佃」，由第一轮刻意留凶改判为平，已计入 181 字内。
第一轮改完，低分名字从 12,733 降到 3,381，而全体平均分只涨了 2.4 分、最高档占比几乎没变——说明这是把被误伤的名字捞回来，不是给全站灌水。两轮改动都留了原始记录，随时可以还原，也都重新算过分数。当前字库的标注分布是：平 11,716、吉 3,723、凶 5,452。
剩下 5452 个凶字为什么不动
因为绝大多数是生僻字，在 真实名字样本里几乎不出现，既没有使用证据，改了也影响不到实际结果。为了把数字做好看而批量翻牌，反而会把「判据」这件事废掉。另外要说明：字库里的单字评分与吉凶标注是两回事，前者早期还有过缺值问题，不能拿它判断一个字能不能取名。这段补正过程写在 评分分布实测 与 入名字统计 的依据说明里。
这件事给读者的启发
任何「吉/凶」「好/坏」的标签，都该能追问一句：依据是什么，能不能复核？如果答不上来，它就只是模板输出。同样的追问方式适用于出处（出处核验）、宜忌表（三问）和评分（算法公开）。想核对具体字，可点 玉、清、云 的字页看现在的标注与释义。
本文记录的是本站字义与标注的一次整理过程，数字以当前字库为准。吉凶标注属传统姓名学说法，仅作文化参考，不构成对字或姓名好坏的判断。