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Agent Skill · 研究检索

sensitive-data-masker(敏感数据屏蔽器)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

sensitive-data-masker 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 11,207。

总安装 11,544周安装 481GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,848核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.7

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:sensitive-data-masker(敏感数据屏蔽器)
来源仓库:https://github.com/stj001/sensitive-data-masker
安装命令:
openclaw skills install sensitive-data-masker
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install sensitive-data-masker

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

智能敏感数据检测和屏蔽。使用 Microsoft Presidio + SQLite 进行自动 PII 编辑并支持本地恢复。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install sensitive-data-masker;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

sensitive-data-masker 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install sensitive-data-masker。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

sensitive-data-masker 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

sensitive-data-masker 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

sensitive-data-masker 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

sensitive-data-masker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,544 次,近一周安装 481 次,下载 3,848 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

sensitive-data-masker 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
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31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
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sensitive-data-masker

敏感数据屏蔽器 · 本页

11,544—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
sensitive-data-masker
description
Intelligent sensitive data detection and masking. Uses Microsoft Presidio + SQLite for automatic PII redaction with local restoration support.
homepage
https://gitee.com/subline/onepeace/tree/develop/src/skills/sensitive-data-masker
metadata

Sensitive Data Masker

Intelligent sensitive data detection and masking using Microsoft Presidio with SQLite + LRU cache storage.

Features

  • ✅ Intelligent detection - Microsoft Presidio (NLP + rules)
  • ✅ Fast storage - SQLite + LRU cache
  • ✅ Local restoration - 7-day temporary mapping table
  • ✅ Auto cleanup - Expired entries removed automatically
  • ✅ 100% local - No external API required
  • ✅ OpenClaw Hook - Automatic masking on message received

How It Works

User Message
    ↓
Channel Plugin (Feishu/Telegram/etc)
    ↓
OpenClaw Gateway (message:received)
    ↓
Sensitive Data Masker Hook ← Intercept here
    ↓
Presidio Detection (NLP + Rules)
    ↓
SQLite + Cache Store Mapping
    ↓
Masked Message
    ↓
Send to LLM API (Safe)
    ↓
Restore Before Task Execution
    ↓
Execute with Original Data

Detection Types

TypeExamplesMasked As
PASSWORDpassword=MySecret123[PASSWORD:xxx]
API_KEYsk-abcdefghijklmnop[API_KEY:xxx]
TOKENtoken=xyz123[TOKEN:xxx]
SECRETsecret=abc+/==[SECRET:xxx]
PRIVATE_KEYBEGIN RSA PRIVATE KEY[PRIVATE_KEY:xxx]
DB_CONNECTIONmongodb://user:pass@host[DB_CONNECTION:xxx]
EMAIL_ADDRESSuser@example.com[EMAIL_ADDRESS:xxx]
PHONE_NUMBER13800138000[PHONE_NUMBER:xxx]
CREDIT_CARD4111111111111111[CREDIT_CARD:xxx]
PERSONJohn Doe[PERSON:xxx]
LOCATION123 Main St[LOCATION:xxx]
URLhttps://example.com[URL:xxx]

Installation

# Install dependencies
pip install presidio-analyzer presidio-anonymizer
python3 -m spacy download zh_core_web_sm

# Enable Hook
openclaw hooks enable sensitive-data-masker

# Verify
openclaw hooks check

Usage Examples

User sends:

My password is MySecret123, email is user@example.com

Masked (to API):

My password is [PASSWORD:f2ae1ea6], email is [EMAIL_ADDRESS:96770696]

Mapping stored (7 days):

{
  "f2ae1ea6": "password=MySecret123",
  "96770696": "user@example.com"
}

Local restoration (for task execution):

My password is MySecret123, email is user@example.com

Configuration

File: ~/.openclaw/data/sensitive-masker/config.json

{
  "enabled": true,
  "ttl_days": 7,
  "cache_size": 1000,
  "auto_cleanup": true,
  "cleanup_interval_hours": 1,
  "log_enabled": true,
  "encrypt_storage": false,
  "presidio": {
    "language": "zh",
    "entities": ["PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", ...],
    "custom_patterns": true
  }
}

Management Commands

# Test masking
python3 sensitive-masker.py test "my password=123"

# View statistics
python3 sensitive-masker.py stats

# Cleanup expired
python3 sensitive-masker.py cleanup

# Clear all mappings
python3 sensitive-masker.py clear

Performance

OperationLatency
Hot query (cache)< 0.1ms
Cold query (SQLite)~0.5ms
Write< 2ms
Max records100,000+

Cache hit rate: > 90% typical

Security Features

  • ✅ File permissions: 600 (owner read/write only)
  • ✅ SQLite transaction safety
  • ✅ Auto-expiry cleanup
  • ✅ LRU cache eviction
  • ✅ Local storage only
  • ✅ Optional encryption at rest

Architecture

Components

  1. PresidioDetector - Microsoft Presidio integration
  2. SensitiveMappingStore - SQLite + LRU cache
  3. ChannelSensitiveMasker - Main masking logic
  4. OpenClaw Hook - Gateway integration

Database Schema

CREATE TABLE mappings (
    mask_id TEXT PRIMARY KEY,
    original TEXT NOT NULL,
    data_type TEXT NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    expires_at TIMESTAMP NOT NULL,
    usage_count INTEGER DEFAULT 0
);

CREATE INDEX idx_expires_at ON mappings(expires_at);
CREATE INDEX idx_data_type ON mappings(data_type);

Files

sensitive-data-masker/
├── SKILL.md                    # This file (English)
├── SKILL.md                    # Chinese version
├── sensitive-masker.py         # Core script
├── handler.js                  # OpenClaw Hook
├── masker-wrapper.py           # Python wrapper
├── DESIGN.md                   # Design document
├── README.md                   # User guide
├── RESEARCH-EXISTING-SOLUTIONS.md  # Market research
└── _meta.json                  # Metadata

Version History

v1.0.0 (2026-03-03)

  • Initial release
  • Microsoft Presidio integration
  • SQLite + LRU cache storage
  • OpenClaw Hook support
  • 7-day TTL mapping table
  • Auto cleanup

Repository

Source: https://gitee.com/subline/onepeace/tree/develop/src/skills/sensitive-data-masker

License: MIT

Author: TK

Issues: https://gitee.com/subline/onepeace/issues

Credits

  • Microsoft Presidio - https://github.com/microsoft/presidio
  • spaCy - https://spacy.io/
  • OpenClaw - https://github.com/openclaw/openclaw

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平台分布

OpenClaw

94.37%
按下载量换算3,631

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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