AC log-pii-redactor
Обнаруживайте и удаляйте персональные данные (PII) из журналов приложений в соответствии с GDPR, CCPA, HIPAA и PCI DSS. Знает реалистичную поверхность PII на 2026 год — электронные письма, номера телефонов, SSN, кредитные карты, IPv4/IPv6, токены JWT, API-ключи, шаблоны секретов облачных сервисов, адреса, имена, утекающие через заголовки и трассировки стека. Выбирает правильную стратегию для каждого поля (необратимое маскирование против детерминированной токенизации против хеширования с солью против удаления) и поставляет набор регулярных выражений, сканер предварительного производства и рецепты интеграции для Fluent Bit, Logstash, Vector и OpenTelemetry Collector. Сопоставляет каждое удаление с соответствующим пунктом соответствия (GDPR Статья 5/32, HIPAA Safe Harbor §164.514(b)(2), PCI DSS 3.4/3.5). Используйте, когда вас просят очистить журналы, создать конвейер удаления, проверить поток журналов на наличие PII, разработать схему токенизации, подготовиться к аудиту SOC 2 или HIPAA или остановить утечку конфиденциальных данных в Datadog/Splunk/ELK/S3.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect and redact personally identifiable information (PII) in applica…»
Detect and redact personally identifiable information (PII) in application logs to comply with GDPR, CCPA, HIPAA, and PCI DSS. Knows the realistic 2026 PII surface — emails, phone numbers, SSNs, credit cards, IPv4/IPv6, JWT tokens, API keys, cloud secret patterns, addresses, names leaked via headers and stack traces. Picks the right strategy per field (irreversible mask vs deterministic tokenize vs salted hash vs drop) and ships a regex pack, a pre-prod scanner, and integration recipes for Fluent Bit, Logstash, Vector, and the OpenTelemetry Collector. Maps every redaction to the relevant compliance clause (GDPR Art 5/32, HIPAA Safe Harbor §164.514(b)(2), PCI DSS 3.4/3.5). Use when asked to scrub logs, build a redaction pipeline, audit a log stream for PII, design a tokenization scheme, prep for a SOC 2 or HIPAA audit, or stop sensitive data flowing into Datadog/Splunk/ELK/S3.
Обнаруживайте и удаляйте персональные данные (PII) из журналов приложений в соответствии с GDPR, CCPA, HIPAA и PCI DSS.
Как процесс C 57/100 · 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 57/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4250 токенов
- 100Шаги. Шагов: 45
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +3Длина description 888: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.