AC reversible-keyword-masking
Обратимое маскирование ключевых слов (RKM) для локального маскирования конфиденциальных ключевых слов документа стабильными заполнителями перед редактированием ИИ, затем проверка и восстановление из зашифрованного локального сопоставления. Используйте, когда пользователю необходимо редактировать, переписывать, переводить, обобщать, улучшать или реструктурировать документы, защищая имена, организации, названия проектов, номера контрактов, номера телефонов, адреса электронной почты, идентификаторы, суммы, адреса или другие предоставленные пользователем ключевые слова от раскрытия LLM.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reversible Keyword Masking (RKM) for locally masking sensitive documen…»
Reversible Keyword Masking (RKM) for locally masking sensitive document keywords with stable placeholders before AI editing, then verifying and restoring them from an encrypted local mapping. Use when the user needs to edit, rewrite, translate, summarize, polish, or restructure documents while protecting names, organizations, project names, contract numbers, phone numbers, email addresses, IDs, amounts, addresses, or other user-provided keywords from being exposed to the LLM.
Обратимое маскирование ключевых слов (RKM) для локального маскирования конфиденциальных ключевых слов документа стабильными заполнителями перед…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, 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: 11. 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2892 токенов
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 480 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.