name: data-desensitization description: "数据脱敏 Skill。当用户需要对含有敏感信息的数据进行脱敏处理时使用，默认支持个人隐私字段自动识别脱敏，也支持自定义字段名和脱敏策略。支持 10+ 种文件格式：JSON/CSV/TSV/YAML/XML/Markdown/INI/Properties/Log/纯文本。适用场景包括：处理用户数据前传给大模型、清洗导出数据集、过滤日志中的隐私信息、对配置文件中的敏感字段进行掩码/哈希/移除操作。触发词：脱敏、数据脱敏、隐私脱敏、敏感字段、敏感信息、掩码、手机号脱敏、身份证脱敏、邮箱脱敏、银行卡脱敏、姓名脱敏、隐私保护、数据清洗、GDPR、个人信息保护、配置脱敏、日志脱敏、desensitize、mask sensitive、anonymize、redact、PII、privacy data"

Data Desensitization Skill (v3)

能力概述

对任意格式的数据执行隐私脱敏，内置中国个人隐私识别规则，支持用户追加自定义字段和策略。

v3 核心升级： - 策略注册表（StrategyRegistry）：6 种内置策略，支持运行时注册自定义策略 - XML 标签名匹配：<password>secret</password> 现在也能命中 - YAML 引号保留：password: "secret" → password: "[REDACTED]"，引号不丢失 - YAML 列表项脱敏：- 手机13812345678 也会被扫描 - INI/Properties 合并基类：消除代码重复，保留原始分隔符（= / :） - Log 引擎修复：custom_fields 不再遗漏 - JSON 格式保持：单行 JSON 输出仍为单行 - 中文宽度感知：姓名脱敏 张三 → 张*，视觉对齐更准确

支持的文件格式

格式自动检测：根据文件扩展名自动选择引擎，也可用 --format 强制指定。

工作流程

Phase 1：分析数据与需求

1. 判断用户输入的数据类型（文本片段 / 文件路径）。
2. 如为文件，自动检测格式（支持 10+ 种扩展名）。
3. 确认是否有自定义字段要求（如用户说"把 company_id 也脱敏"）。
4. 如用户未指定策略，采用默认规则（见 references/desensitize_rules.md）。

在分析时，读取 references/desensitize_rules.md 以了解完整的内置规则和字段关键词映射。

Phase 2：选择执行方式

根据数据规模和复杂度，选择以下两种方式之一：

方式 A：调用脚本（推荐，适合文件和大量数据）

使用 scripts/desensitize.py 脚本处理。系统 Python 命令为 python3。

常用命令示例：

# 脱敏自由文本
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py \
  --text "手机：13812345678，邮箱：user@example.com"

# 自动脱敏 JSON 文件（含文本值正则扫描）
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py \
  --file /path/to/data.json --auto --show-hits

# 脱敏 YAML 配置文件
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py \
  --file /path/to/config.yaml --fields "password:remove,api_key:remove" --show-hits

# 脱敏 XML 文件（标签名 + 属性双重匹配）
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py \
  --file /path/to/data.xml --auto --output data_masked.xml

# 脱敏 Markdown（代码块保护）
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py \
  --file /path/to/readme.md --auto --show-hits

# 脱敏日志文件
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py \
  --file /path/to/app.log --auto --output app_masked.log

# 脱敏 INI 配置（保留原始分隔符）
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py \
  --file /path/to/settings.ini --fields "db_password:remove"

# 仅字段名匹配，关闭正则扫描
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py \
  --file /path/to/data.json --auto --no-regex --show-hits

# Dry Run：仅查看哪些字段会被命中
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py \
  --file /path/to/data.json --auto --dry-run

# 列出所有支持的格式
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py --list-formats

# 列出所有脱敏策略
python3 ~/.workbuddy/skills/data-desensitization/scripts/desensitize.py --list-strategies

脚本参数速查：

方式 B：内联处理（适合小段文本或简单结构）

当用户粘贴的数据量很小（< 50行 / < 3KB），直接在回复中完成脱敏并展示结果，无需调用脚本。

内联处理规则（按优先级）： 1. 手机号 → 138****5678（前3后4） 2. 身份证 → 1101**********1234（前4后4） 3. 邮箱 → u***@e***.com 4. 银行卡号 → 6222********7890（前4后4） 5. 密码/Token → [REDACTED] 6. 姓名 → 张*（保留姓氏） 7. IP 地址 → ***.***.***.*** 8. 地址 → 上海市***

Phase 3：输出结果

1. 脱敏后的数据：完整展示脱敏结果。
2. 命中摘要：列出被脱敏的字段/规则及数量。
3. 策略说明（可选）：如用户询问，解释各字段采用的策略及原因。
4. 输出文件：如用户提供了文件路径，说明脱敏后文件的保存位置。

支持的脱敏策略

策略注册表支持运行时扩展：通过 STRATEGY_REGISTRY.register(name, fn) 添加自定义策略。

默认隐私字段覆盖范围

内置自动识别以下字段（文本正则和字段名双重检测）：

• 通讯类：手机号、固话、邮箱
• 证件类：身份证、护照、驾照（通用18位格式）
• 金融类：银行卡号、账号、薪资收入
• 凭证类：密码、密钥、Token、API Key（默认 remove）
• 位置类：家庭地址、IP 地址
• 人员类：姓名、用户名
• 时间类：生日、出生日期

详细规则和字段关键词映射见 references/desensitize_rules.md。

格式特殊处理

JSON：双重脱敏 + 格式保持

• 字段名匹配 + 文本值正则扫描
• 单行保持：原始 JSON 为单行时，输出仍为单行
• 空值（""、null）不触发脱敏

XML：标签名 + 属性 + 文本

• 标签名匹配：<password>secret</password> → <password>[REDACTED]</password>
• 属性匹配：<user phone="13812345678"/> → phone 字段命中
• 引号类型保留：原始用双引号就保留双引号

  这个技能的最新版本可以在7w4.net小葱技能站找到。

YAML：引号保留 + 列表项

• 引号包裹保留：password: "secret" → password: "[REDACTED]"
• 列表项脱敏：- 手机13812345678 也会被扫描
• 中文 key：用户: 形式的 key 正常解析
• 行级解析，无需 PyYAML 依赖

Markdown：代码块保护

正文区域的隐私信息会被脱敏，但代码块（```围栏和行内代码）内容保持原样。

INI/Properties：分隔符保留

• 保留原始分隔符（= 或 :）
• 注释行和空行原样保留
• 代码结构合并为 _KvLineEngine 基类

日志：格式保留

逐行正则扫描，保留时间戳、日志级别等结构信息。custom_fields 逻辑已修复。

常见场景处理

场景1：用户粘贴一段含隐私的文本

→ 直接使用内联方式处理，展示脱敏前后对比。

场景2：用户上传/指定 JSON 文件

→ 调用脚本 --file xxx.json --auto --show-hits，输出脱敏结果。

场景3：用户要求对 YAML 配置脱敏

→ 调用脚本 --file config.yaml --auto --show-hits。

场景4：用户要求对特定字段脱敏

→ 解析用户指定字段，构建 --fields 参数，调用脚本。

场景5：用户要求脱敏后保存新文件

→ 在原文件名末尾追加 _masked，使用 --output 参数写入。

场景6：用户说"只脱敏手机和邮箱，不要改其他的"

→ 使用 --no-auto --fields "phone:mask,email:email_mask" 关闭自动检测，仅处理指定字段。

场景7：用户上传日志文件

→ 调用脚本 --file app.log --auto --output app_masked.log。

场景8：用户上传 Markdown 文档

→ 调用脚本 --file doc.md --auto，代码块自动保护。

场景9：用户上传 XML 数据

→ 调用脚本 --file data.xml --auto，标签名+属性双重匹配。

注意事项

• 脱敏操作不可逆，执行前可先运行 --dry-run 确认影响范围。
• 处理敏感文件时，建议在告知用户后再写入磁盘。
• 超大文件（> 100MB）建议先询问用户是否分批处理。
• 如用户需要可逆加密（而非不可逆脱敏），说明这超出本 Skill 范围，建议使用对称加密方案。
• XML 引擎使用正则解析，超复杂嵌套 XML（如 SOAP 消息）建议先用文本模式预览。
• YAML 引擎为纯 Python 实现，不支持多行字符串折叠、锚点引用等高级特性。

这个 Skill 质量不错，功能齐全，支持多种文件格式的智能脱敏，能自动识别手机号、身份证、邮箱等常见隐私信息，处理中文数据也比较友好。对于日常隐私保护需求来说足够用了。不足之处是极端复杂的数据结构可能支持有限，大文件处理能力一般。如果你只是普通办公使用，它完全能胜任；如果要处理专业级数据安全场景，可能还需要更完善的方案。