AC dcl-sentinel-trace
Обнаруживать и удалять персональные данные из выходных данных ИИ перед их передачей пользователям или нижестоящим системам — электронные письма, телефоны, национальные идентификаторы, банковские карты, IBAN, криптовалютные адреса, IP-адреса, паспорта. Работает как бесплатный контрольный список только для инструкций или как реальное платное сканирование с использованием регулярных выражений (с контрольной суммой Луна для номеров карт) через сервер DCL Trust Oracle MCP (протокол Leibniz Layer™), расчеты производятся в сети через x402 (USDC на Base). Часть пакета безопасности DCL Skills от Fronesis Labs.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect and redact personally identifiable information in AI outputs be…»
Detect and redact personally identifiable information in AI outputs before they reach users or downstream systems — emails, phones, national IDs, bank cards, IBANs, crypto addresses, IPs, passports. Runs as a free instruction-only checklist, or as a real, paid regex scan (with a Luhn checksum on card numbers) via the live DCL Trust Oracle MCP server (Leibniz Layer™ protocol), settled on-chain via x402 (USDC on Base). Part of the DCL Skills security suite by Fronesis Labs.
Обнаруживать и удалять персональные данные из выходных данных ИИ перед их передачей пользователям или нижестоящим системам — электронные письма, телефоны…
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1924 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.