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                      │
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│  ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐   │
│  │  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

3. 快速开始

3.1 环境要求

# Python >= 3.10
pip install rapidocr opencv-python numpy transformers chromadb

3.2 启动模型服务

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

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

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

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')

返回值:

{
  "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, ...)

返回值:

{
  "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', ...)

返回值:

{
  "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

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

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