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隐私标识移除工具。读取结构化文本数据，按用户选择的类别删除或替换邮箱、IPv4 地址、电话号码等文本中的隐私标识。 当用户提到移除邮箱、清洗 IP、替换电话、从文本里剔除隐私 token 等需求时使用此 skill。 它只处理文本中的 token 清理，不做字段级遮蔽，也不负责图片脱敏、音频脱敏、结构化字段加密或假数据生成。
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基于 SOC 职业分类
| name | privacy_token_remover |
| name_zh | 隐私标识清理算子 |
| description | 隐私标识移除工具。读取结构化文本数据，按用户选择的类别删除或替换邮箱、IPv4 地址、电话号码等文本中的隐私标识。 当用户提到移除邮箱、清洗 IP、替换电话、从文本里剔除隐私 token 等需求时使用此 skill。 它只处理文本中的 token 清理，不做字段级遮蔽，也不负责图片脱敏、音频脱敏、结构化字段加密或假数据生成。 |
| tag | 清洗 |
| input_params | [{"name":"input_path","type":"string","required":true,"description":"输入文件路径"},{"name":"output_path","type":"string","required":true,"description":"输出文件路径"},{"name":"text_columns","type":"string","required":false,"description":"处理的文本列，逗号分隔；默认全部字符串列"},{"name":"remove_email","type":"string","required":false,"description":"是否移除邮箱，默认关闭"},{"name":"remove_ip","type":"string","required":false,"description":"是否移除 IPv4 地址，默认关闭"},{"name":"remove_phone","type":"string","required":false,"description":"是否移除电话号码，默认关闭"},{"name":"replace_token","type":"string","required":false,"description":"替换占位符；默认空字符串表示直接删除"}] |
| output_params | [{"name":"output_path","type":"string","description":"清理后的结构化数据文件"}] |
按用户指定类别移除或替换文本中的隐私标识：
所有类别默认关闭，需要用户显式用开关开启。
--input_path：输入文件路径--output_path：输出文件路径--remove_email：开启邮箱移除--remove_ip：开启 IPv4 地址移除--remove_phone：开启电话号码移除--text_columns：处理的文本列，逗号分隔；默认全部字符串列--replace_token：替换占位符；默认空字符串表示直接删除支持 CSV、TSV、XLS、XLSX、SAV 格式的结构化数据。
不支持的文件格式会直接报错拒绝，不会自动猜测格式；如需处理其他格式，请先转换为以上支持格式后再使用本 skill。
# 只移除邮箱
python scripts/run_privacy_token_remover.py \
--input_path data.csv \
--remove_email \
--output_path cleaned.csv \
--replace_token "[REMOVED]"
# 同时移除邮箱和IP
python scripts/run_privacy_token_remover.py \
--input_path data.csv \
--remove_email --remove_ip \
--output_path cleaned.csv
输入 Contact alice@example.com from 192.168.1.10
使用 --remove_email --remove_ip --replace_token "[HIDDEN]" 后输出：
Contact [HIDDEN] from [HIDDEN]
使用项目 Python 环境运行，依赖 pandas 和共享 data_io 读写工具。
--remove_email/--remove_ip/--remove_phone 显式开启。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。