Skill: theodora-y/maskclaw (version 1.0.0)

--- name: maskclaw-core version: 1.0.0 type: skill description: MaskClaw - 端侧隐私保护 Skill 套件，提供智能打码、行为监控与规则自进化能力 author: MaskClaw Team homepage: https://github.com/your-org/maskclaw license: MIT tags: - privacy - security - visual-masking - behavior-monitoring - self-evolution - on-device keywords: - PII detection - visual obfuscation - privacy-preserving - mobile UI agent - tool-use minicpm_version: ">= 4.5" platform: - android - windows - macos dependencies: - rapidocr - opencv-python - numpy - transformers - chromadb --- # MaskClaw Core Skills > 端侧隐私保护 Skill 套件 —— 智能打码 · 行为监控 · 规则自进化 --- ## 1. 项目概述 **MaskClaw** 是一个基于端侧 Tool-Use 的隐私前置代理框架，充当云端 Agent (AutoGLM) 与手机/桌面 UI 之间的"安全保镖"。 系统通过端侧 MiniCPM-V 大模型调度一组原子化工具 (Skills)，在执行前对敏感数据进行实时识别、动态脱敏，并通过用户行为反馈实现隐私防护策略的**自进化**。 ``` ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ MaskClaw 四层协同架构 │ ├────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ 感知层 │ → │ 认知层 │ → │ 工具层 │ → │ 进化层 │ │ │ │Perception│ │Cognition │ │Tool-Use │ │Evolution │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ChromaDB RAG 规则知识库 │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 2. 核心 Skills | Skill | 功能 | 核心能力 | |:------|:-----|:---------| | **Smart_Masker** | 智能视觉打码 | 基于 RapidOCR 识别敏感文本，支持高斯模糊/马赛克/色块覆盖 | | **Behavior_Monitor** | 行为监控 | 持续监听 Agent 操作，捕获用户主动干预动作 | | **Skill_Evolution** | 规则自进化 | 基于爬山法持续优化 SOP，沙盒测试验证后自动挂载 | --- ## 3. 快速开始 ### 3.1 环境要求 ```bash # Python >= 3.10 pip install rapidocr opencv-python numpy transformers chromadb ``` ### 3.2 启动模型服务 ```bash cd model_server python minicpm_api.py # 模型服务将监听 http://127.0.0.1:8000 ``` ### 3.3 使用 Smart Masker ```python from skills.smart_masker import VisualMasker masker = VisualMasker() keywords = ["手机号", "身份证", "银行卡"] result = masker.process_image( image_path="test.jpg", sensitive_keywords=keywords, method="blur" ) print(f"检测到 {result['regions_count']} 个敏感区域") print(f"脱敏图片: {result['masked_image_path']}") ``` ### 3.4 使用 Behavior Monitor ```python from skills.behavior_monitor import log_action_to_chain log_action_to_chain( user_id="user_001", action="share_or_send", resolution="block", scenario_tag="钉钉发送病历截图", app_context="钉钉", field="medical_record", pii_type="MedicalRecord", correction_type="user_denied", auto_flush=True, ) ``` ### 3.5 使用 Skill Evolution ```python from skills.evolution_mechanic import SOPEvolution engine = SOPEvolution() result = engine.run_pipeline( user_id="user_001", draft_name="钉钉隐私规则", step="all", ) ``` --- ## 4. 目录结构 ``` maskclaw-core/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ ├── smart_masker.py # 智能打码核心模块 │ ├── smart_masker_demo.py # 打码演示脚本 │ ├── behavior_monitor.py # 行为监控核心模块 │ ├── behavior_monitor_demo.py # 监控演示脚本 │ ├── evolution_mechanic.py # 进化引擎核心模块 │ └── evolution_demo.py # 进化演示脚本 ├── references/ │ ├── ARCHITECTURE.md # 系统架构文档 │ ├── SKILLS_API.md # Skills API 契约 │ ├── RAG_SCHEMA.md # 向量数据库设计 │ ├── PROMPT_TEMPLATES.md # Prompt 模板 │ └── SELF_EVOLUTION.md # 自进化机制设计 ├── assets/ │ ├── rule_schema.json # 规则 Schema 模板 │ └── sop_template.md # SOP 模板 └── evals/ └── evals.json # 测试用例定义 ``` --- ## 5. API 契约 ### 5.1 Smart Masker **方法**: `process_image(image_path, sensitive_keywords, method='blur')` | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |:-----|:-----|:----:|:-----| | `image_path` | `str` | ✅ | 图片路径 | | `sensitive_keywords` | `List[str]` | ✅ | 敏感关键词列表 | | `method` | `str` | ❌ | `blur`(默认) / `mosaic` / `block` | **返回值**: ```json { "success": true, "masked_image_path": "temp/masked_xxx.jpg", "detected_regions": [{"text": "138****5678", "bbox": [x1, y1, x2, y2]}], "regions_count": 1, "processing_time_ms": 45 } ``` ### 5.2 Behavior Monitor **方法**: `log_action_to_chain(user_id, action, resolution, scenario_tag, ...)` | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |:-----|:-----|:----:|:-----| | `user_id` | `str` | ✅ | 用户标识 | | `action` | `str` | ✅ | 操作类型 | | `resolution` | `str` | ✅ | 决策结果 | | `scenario_tag` | `str` | ✅ | 场景标签 | | `correction_type` | `str` | ❌ | 纠错类型 | **返回值**: ```json { "chain_id": "user_001_钉钉发送病历_1700000001", "action_count": 1, "has_correction": false } ``` ### 5.3 Skill Evolution **方法**: `run_pipeline(user_id, draft_name, step='all', ...)` | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |:-----|:-----|:----:|:-----| | `user_id` | `str` | ✅ | 用户标识 | | `draft_name` | `str` | ✅ | 草稿名称 | | `step` | `str` | ❌ | `rebuild`/`init`/`evolve`/`sandbox`/`publish`/`all` | **返回值**: ```json { "success": true, "evolve": { "total_iterations": 5, "final_score": 92.5, "reached_threshold": true }, "sandbox": {"passed": true}, "publish": {"skill_name": "dingtalk-privacy-rule", "version": "v1.0.0"} } ``` --- ## 6. 五级置信度判决 | 判决 | 条件 | 系统行为 | |:----:|:-----|:---------| | **Allow** | 规则库完整匹配，安全 | 直接放行 | | **Block** | 规则库完整匹配，风险明确 | 直接拦截 | | **Mask** | 规则库完整匹配，需脱敏 | 执行打码后放行 | | **Ask** | 规则库信息不完整 | 主动向用户确认 | | **Unsure** | 新场景无记录 | 标记并等待用户教授 | --- ## 7. 自进化机制 (爬山法) ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 第 1 步：agent 对 skill 做一个小改动 │ │ （比如：加一条"必须核对输入数据"的规则） │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 第 2 步：用改动后的 skill 跑 10 个测试用例 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 第 3 步：用 checklist 给每个输出打分 │ │ （4 个检查项全过 = 100 分，3 个过 = 75 分...） │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 第 4 步：算平均分 │ │ - 比上一轮高 → 保留改动 │ │ - 比上一轮低 → 撤销改动 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 第 5 步：重复，直到连续 3 轮分数超过 90% 或你喊停 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 8. 错误码 | 错误码 | 说明 | 处理建议 | |:------:|:-----|:---------| | `MASK_001` | 图片解码失败 | 检查图片格式 | | `MASK_002` | 图片过大 | 压缩后重试 | | `MASK_003` | OCR 识别失败 | 检查图片质量 | | `MONITOR_001` | 日志写入失败 | 检查存储权限 | | `EVOLUTION_001` | 规则生成失败 | 减少测试用例批次 | | `EVOLUTION_002` | 沙盒测试超时 | 检查测试环境 | --- ## 9. 许可 MIT License ## 10. 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-25) - 初始版本发布 - 包含 Smart_Masker, Behavior_Monitor, Skill_Evolution 三大核心模块 - 支持 MiniCPM-V 4.5 - 集成 ChromaDB RAG 知识库


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