编写一个自定义指标的过程可以分为以下几个步骤：

1. 确定指标的目的和范围：首先需要明确自定义指标的目的是什么，要解决什么问题，以及适用于哪个领域或场景。在本例中，目的是排除政治、seqing、db和暴力等内容，适用于内容管理、过滤或筛选等领域。

2. 收集样本数据：为了编写自定义指标，需要收集一些可用于训练和测试的样本数据。这些样本数据应包含与政治、seqing、db和暴力等内容相关的文本或其他形式的数据。可以通过网络爬虫、数据采集工具或专门的数据提供商等方式获取数据。

3. 定义特征集：根据目标和范围，确定用于识别政治、seqing、db和暴力等内容的特征。这些特征可以是词汇、短语、图像标签、情感分析等。例如，政治内容可能会包含政治人物的名称、政府机构的名称等特定词汇。

4. 构建训练集和测试集：将收集的样本数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。确保训练集和测试集的数据分布相似，避免数据偏斜或过拟合问题。

5. 模型选择和训练：选择适合的机器学习或深度学习模型来构建分类器。常见的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度神经网络等。根据特征集的类型和数据量的大小，选择适当的模型进行训练。

6. 模型评估和调优：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算指标如精确度、召回率、F1得分等。根据评估结果，可以对模型进行调优，如调整特征集、调整模型的超参数等。

7. 部署和应用：将训练好的模型部署到实际应用中，例如作为一个API接口或嵌入到某个软件中。在应用过程中，根据实际需求对模型进行维护和更新，以保持其性能和准确性。

需要注意的是，自定义指标的编写是一个迭代的过程，可能需要多次调整和优化，直到达到满足要求的性能。同时，对于敏感内容的识别，还可以结合人工审核来提高准确性和可靠性。