AC gdpr-guard
Защита соответствия GDPR (gdpr) v1.0.0. В режиме реального времени обнаруживает персональные данные в контексте GDPR во входных/выходных данных приложений ИИ, маскирует или блокирует их в зависимости от уровня риска, для активного вызова Агентом. Используйте, когда: Необходимо в реальном времени перехватывать/маскировать персональные данные ЕС до обработки пользовательского ввода или возврата результатов Агентом; предотвращать попадание IBAN, UK NI, кредитных карт, специальных категорий данных (генетические/биометрические/здоровье/религиозные убеждения и т. д.) в большие языковые модели или их утечку при выводе; добавить к приложениям ИИ средства защиты во время выполнения, соответствующие GDPR. Основные возможности: - 🛡️ Обнаружение в реальном времени структурированных персональных данных, таких как IBAN, UK NI, телефонные номера ЕС, кредитные карты (по алгоритму Луна), IPv4/MAC-адреса, адреса электронной почты. - 🧩 Распознавание по ключевым словам: специальные категории согласно ст. 9 GDPR (раса/политические взгляды/религиозные убеждения/членство в профсоюзах/генетические/биометрические данные/здоровье/сексуальная жизнь) и данные об уголовных приговорах согласно ст. 10. - 🎭 Три действия: detect (только обнаружение) / mask (маскировка и разрешение) / block (блокировка высокого риска). - 📊 Классификация рисков (high / medium / low) и структурированные результаты решения (JSON). - 🧱 Ядро и правила разделены. Ключевые слова для запуска: GDPR, защита данных ЕС, обнаружение персональных данных, специальные категории данных, PII detection, защита данных, AI data protection. Область применения: Защита текста на входе/выходе приложений ИИ, связанных с ЕС/ЕЭЗ, во время выполнения. Режим работы: Полностью локальный, без сетевых запросов, без динамического выполнения ❎ Внешние зависимости: Стандартная библиотека Python (дополнительная установка не требуется).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«GDPR 合规护栏 (gdpr) v1.0.0。 在 AI 应用输入/输出链路中实时检测 GDPR 语境下的个人数据， 按风险分级脱敏或阻断…»
GDPR 合规护栏 (gdpr) v1.0.0。 在 AI 应用输入/输出链路中实时检测 GDPR 语境下的个人数据， 按风险分级脱敏或阻断，供 Agent 主动调用。 Use when: 需要在 Agent 处理用户输入或返回结果前，实时拦截/脱敏 EU 个人数据；防止 IBAN、UK NI、信用卡、特殊类别数据（基因/生物 识别/健康/宗教信仰等）流入大模型或被输出泄露；为 AI 应用加装 符合 GDPR 的运行时护栏。 核心能力： - 🛡️ 实时检测 IBAN、UK NI、EU 电话、信用卡（Luhn）、 IPv4/MAC、邮箱等结构化个人数据 - 🧩 关键词线索识别：GDPR Art.9 特殊类别（种族/政治观点/ 宗教信仰/工会/基因/生物识别/健康/性生活）及 Art.10 刑事定罪数据 - 🎭 三种动作：detect（仅检测）/ mask（脱敏放行）/ block（高危阻断） - 📊 风险分级（high / medium / low）与结构化裁决结果（JSON） - 🧱 内核与规则分离 触发关键词：GDPR、EU 数据保护、个人数据检测、特殊类别数据、 PII detection、数据合规护栏、AI data protection 适用范围：EU/EEA 相关 AI 应用输入/输出文本的运行时防护 运行模式：纯本地，零网络请求，零动态执行 ❎ 外部依赖：Python 标准库（无需额外安装）
Защита соответствия GDPR (gdpr) v1.0.0. В режиме реального времени обнаруживает персональные данные в контексте GDPR во входных/выходных данных приложений ИИ…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 9. 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 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 752 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 623 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.