Data Masking

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确

数据脱敏工具。对结构化数据中的敏感字段进行字符遮蔽脱敏,保留字段位置并用遮蔽字符替换手机号、身份证、姓名、邮箱、银行卡等内容。 当用户提到数据脱敏、隐私保护、敏感字段遮蔽、PII 处理等需求时使用此 skill。 与 privacy_token_remover 区分开:本 skill 负责字段级遮蔽,不负责删除文本中的隐私标识,也不负责生成假数据。

一句话选型结论

按资料字段整理

Data Masking是研究检索类的 Agent Skill,安装方式:GitHub 仓库,权限级别未标注,许可证不明确,没有现成安装命令,需按说明手动放置 SKILL.md。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式GitHub 仓库 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 piflow
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

GitHub 仓库
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放到客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方cas-bigdatalab仓库 piflow · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式GitHub 仓库安装包 cas-bigdatalab/piflow
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 2026-07-09
正文体量2.9 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 基础信息齐全,可以先按说明装一个试试。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有现成安装命令,要按安装说明或仓库 README 手动放置。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
Data Masking当前 未标注权限 GitHub 仓库 未标注 未标注 无
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

2.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Data Masking 数据脱敏 Skill

功能概述

本 skill 用于对结构化数据中的敏感信息进行脱敏处理,使用字符遮蔽模式(如 138****5678)。
如需用假数据替换敏感信息,请使用 data_faker。

触发条件

当用户请求以下任务时,应使用此 skill:
- 数据脱敏
- 隐私保护
- 敏感信息处理
- 数据匿名化
- PII(个人可识别信息)处理

核心参数说明

必需参数

  • --input:输入文件路径
  • --output:输出文件路径
  • --masking_rules:脱敏规则,格式为 字段名:脱敏类型

可选参数

  • --mask_char:脱敏替换字符,默认 *

输入文件格式

支持 CSV、TSV、Excel 等结构化数据。

使用方法

python scripts/run_data_masking.py \
  --input data.csv \
  --output masked.csv \
  --masking_rules "phone:phone,idcard:idcard,name:name"
python scripts/run_data_masking.py \
  --input data.csv \
  --output masked.csv \
  --masking_rules "email:email" \
  --mask_char "#"

输出示例

[OK] Data masking completed!
   Input file: data.csv
   Output file: masked.csv
   Total rows: 1000
   Masking rules applied:
     - phone: phone (1000 values masked)
     - idcard: idcard (1000 values masked)
     - name: name (1000 values masked)
   Mode: mask (char: *)

脱敏效果示例

原始值 脱敏后
13812345678 138****5678
110101199001011234 110101********1234
张三 张*
test@example.com te**@example.com
user@example.com us**@example.com

环境要求

pip install pandas openpyxl

注意事项

  1. 脱敏规则格式必须正确:字段名:脱敏类型
  2. 字段名必须存在于数据中
  3. 脱敏后的数据不可逆,请备份原始数据
  4. 建议在测试环境验证脱敏效果后再处理生产数据

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Data Masking怎么安装?

没有现成安装命令:按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放进客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

Data Masking支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

Data Masking权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

Data Masking收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

Data Masking用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。