要判断一个内容是否突破了政治、seqing、db和暴力等限制，可以按照以下步骤进行：

1. 定义限制条件：明确政治、seqing、db和暴力等内容的定义和特征，确保对这些限制条件有清晰的理解。

2. 利用关键词和过滤器：使用关键词和过滤器来标记和过滤出潜在的违规内容。这些关键词可以包括政治敏感词汇、seqing词汇、db相关词汇和暴力相关词汇。通过在内容中搜索这些关键词，可以初步筛选出可能违规的内容。

3. 人工审核和分类：对于被关键词和过滤器标记的内容，进行人工审核和分类。人工审核可以通过人工判断和理解来确定内容的真实意图和可能的违规程度。根据审核结果，将内容分类为合规或违规。

4. 使用机器学习算法：将人工审核的结果作为训练数据集，使用机器学习算法构建分类模型。这个模型可以根据内容的特征和上下文来判断其是否违规。通过持续的训练和优化，可以提高模型的准确性和效率。

5. 结合用户反馈和监测系统：与用户反馈和监测系统结合使用，及时发现和处理新出现的违规内容。用户反馈可以提供一些未被过滤器和算法捕捉到的内容线索，而监测系统可以实时监测和识别违规内容。

6. 不断更新和改进：随着时间的推移和新的违规手段的出现，不断更新和改进判断突破的方法和工具。这包括更新关键词库、改进过滤器和算法，以及加强人工审核和监测系统的能力。

通过以上步骤，可以建立一个相对准确和可靠的判断突破的系统，以确保内容的合规性。但需要注意的是，这个过程并非完全自动化，仍然需要人工的参与和判断。