未来函数检测工具是一种使用人工智能技术来检测和过滤函数中可能存在的政治、seqing、db和暴力等不良内容的工具。以下是使用该工具的详细概述：

1. 数据准备：开发者需要准备一些函数的样本数据集，这些样本数据集应该包含各种类型的函数，包括正常函数和可能包含不良内容的函数。

2. 数据标注：开发者需要对样本数据集进行标注，将正常函数和含有不良内容的函数进行分类标记。

3. 模型训练：使用标注好的样本数据集，开发者可以使用机器学习算法来训练一个函数检测模型。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、深度神经网络等。

4. 模型评估：训练完成后，开发者需要对模型进行评估，使用一部分未标注的数据集来测试模型的准确性和召回率。这一步可以帮助开发者了解模型的性能，并进行调整和改进。

5. 部署和应用：当模型训练和评估完成后，开发者可以将模型部署到一个服务器或云平台上，以便其他用户可以使用该函数检测工具。用户可以通过提供函数的源代码或代码片段来使用该工具，工具会对输入的函数进行分析和检测，判断是否存在政治、seqing、db和暴力等不良内容。

6. 结果反馈：函数检测工具会根据分析结果返回给用户一个评估报告，报告中包含函数是否包含不良内容的信息。用户可以根据这些结果来决定是否使用该函数，或者对函数进行修改和优化。

需要注意的是，函数检测工具是一种辅助工具，它并不能完全保证检测结果的准确性。在实际应用中，开发者和用户仍然需要对函数的内容进行人工审核和判断，以确保函数的安全性和合法性。