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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。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
| name | data_masking |
| description | 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。 |
| name_zh | 数据脱敏算子 |
| input_params | [{"name":"input","type":"string","required":true,"description":"输入文件路径（支持 CSV/TSV/Excel 等）"},{"name":"output","type":"string","required":true,"description":"输出文件路径"},{"name":"masking_rules","type":"string","required":true,"description":"脱敏规则，格式：字段名:脱敏类型，多个规则用逗号分隔"},{"name":"mask_char","type":"string","required":false,"default":"*","description":"脱敏替换字符"}] |
| output_params | [{"name":"output","type":"csv_file","description":"脱敏后的结构化数据文件"}] |
| tag | 清洗 |
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。
当用户请求以下任务时，应使用此 skill：
--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--mask_char：脱敏替换字符，默认 *支持 CSV、TSV、Excel 等结构化数据。
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 "#"
[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: *)
| 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 |
pip install pandas openpyxl
字段名:脱敏类型PiFlow 技能生成器。当用户完成了一次完整并成功的数据处理任务时调用，根据当前 skills/generated 的本地约定和 references/piflow_skill_template.md 通用模板创建、更新或校验 PiFlow-compatible skill，包括 UTF-8 编码的 SKILL.md、DAG 可读的 input_params/output_params、version/category/tag 元数据、skill.json、scripts/references/assets 资源目录，以及本地校验脚本。仅在用户明确要求生成或保存 skill，或某次数据处理任务已经完成并需要把已验证成功的操作流程沉淀为 skill 时使用；默认不要因为“可能需要 skill”或“当前能力不足”而优先触发此 skill。
LLM 文件转换算子。用于读取一个文本文件，按照给定指令调用大模型进行内容转换，并输出新的文本文件。
领域缩略语展开 Skill：按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称，可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗；不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。
括号类型统一工具。读取结构化数据文件，执行中文/全角括号到 ASCII 半角括号的映射，输出括号已统一的结构化数据文件。 当用户提到括号统一、全角括号转半角、中文括号转换、括号规范化等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"bracket_normalizer"，只要任务涉及括号类符号统一，就应该使用此skill。 不负责全角字母数字转换、Unicode正规化或其他通用全半角处理。
跨字段比较校验工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），检查两个字段之间的逻辑约束关系 是否满足（如 start < end、min ≤ max、price >= cost），支持六种比较运算符，多约束可组合使用。 当用户提到跨字段校验、字段间比较、逻辑约束检查、大小关系验证等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"跨字段"，只要任务涉及验证两个字段值之间的逻辑关系，就应该使用此skill。
结构化表格重复行检测工具。仅检查CSV/TSV/Excel等表格型数据中的完全重复记录或指定列子集重复， 标记后续重复行并保留首次出现；不处理文本片段清理、文档去重或其他字段质控。