Ein spezialisierter AI Agent-Skill, der entwickelt wurde, um Datenfelder und SQL DDL-Dateien automatisch gemäß nationalen und Finanzindustriestandards zu klassifizieren und zu bewerten.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install data-classification
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, data-classification über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist Datenklassifizierungs-Skill?
Der Datenklassifizierungs-Skill ist ein robustes Werkzeug für Entwickler und Datenverantwortliche, die ihre Datensätze an strenge regulatorische Rahmenbedingungen anpassen müssen. Er analysiert intelligent einzelne Feldnamen, Feldlisten oder gesamte SQL/DDL-Dateien, um Sicherheitsstufen und Kategorien vorzuschlagen. Durch den Einsatz von Openclaw Skills können Benutzer sicherstellen, dass ihre Datenarchitektur den allgemeinen Datenregeln GB/T 43697-2024 und den Finanzsicherheitsstandards JR/T 0197-2020 entspricht.
Dieser Skill geht über einfache Schlüsselwortabgleiche hinaus, indem er ein duales Etikettierungssystem für Finanzkontexte implementiert und sowohl allgemeine als auch branchenspezifische Sicherheitsstufen bereitstellt. Er dient als hocheffizientes First-Pass-Audit-Tool und generiert detaillierte Klassifizierungsberichte, die risikoreiche Daten und Elemente hervorheben, die eine manuelle geschäftliche Überprüfung erfordern.
Datenklassifizierungs-Skill Anwendungsfälle
- Automatisierte Bewertung von Datenbankschemata während des Migrations- oder Audit-Prozesses.
- Implementierung einer finanziellen dualen Etikettierung für die Compliance von Bank- und Fintech-Daten.
- Identifizierung sensibler persönlicher Informationen (PII) in großen SQL DDL-Dateien.
- Validierung von Datensicherheitsstufen gemäß den allgemeinen Datenbewertungsregeln GB/T 43697-2024.
- Optimierung der Daten-Governance-Workflows durch Bereitstellung maschinenlesbarer Klassifizierungsvorschläge.
So funktioniert Datenklassifizierungs-Skill
- Der Agent identifiziert den Eingabetyp, ob es sich um eine rohe Feldnamen-Zeichenfolge oder einen Pfad zu einer SQL/DDL-Datei handelt.
- Bei SQL-Dateien analysiert das System Tabellennamen, Spaltentypen und Metadaten-Kommentare, um Kontext aufzubauen.
- Der Skill ruft ein spezialisiertes Python-Hilfsskript auf, um einen heuristikbasierten ersten Durchgang durchzuführen.
- Er referenziert maschinenlesbare Compliance-Tabellen (wie Anhang A von JR/T 0197), um exakte Übereinstimmungen zu finden.
- Eine duale Etikettierungslogik wird für Finanzszenarien angewendet, wobei die erforderliche Mindestsicherheitsstufe berechnet wird.
- Eine Abdeckungsprüfung wird durchgeführt, um sicherzustellen, dass jedes Eingabefeld in der Ausgabe berücksichtigt wird.
- Die Ergebnisse werden je nach Anzahl der Felder als Inline-Tabelle oder als herunterladbare CSV-Datei bereitgestellt.
Datenklassifizierungs-Skill Einrichtung
Um diesen Skill in Ihrer Umgebung zu verwenden, stellen Sie sicher, dass die Klassifizierungsskripte und Referenzdaten verfügbar sind. Sie können das Hilfsskript direkt über die CLI ausführen:
# Klassifizierung eines einzelnen Feldes im Finanzmodus
python3 skills/data-classification/scripts/classify_data.py --field "customer_id" --mode finance
# Klassifizierung eines gesamten SQL-Schemas und Ausgabe als Markdown
python3 skills/data-classification/scripts/classify_data.py --sql path/to/schema.sql --mode finance --format markdown
Datenklassifizierungs-Skill Datenschema & Taxonomie
Der Skill erzeugt eine strukturierte Ausgabe, die jedes Eingabefeld seinen regulatorischen Metadaten zuordnet.
| Spalte | Beschreibung |
|---|---|
| Feldname | Der ursprüngliche Bezeichner aus der Eingabe. |
| Allgemeine Kategorie | Branchendomäne und Klassifizierung des Datensubjekts. |
| Allgemeine Stufe | Sicherheitsgrad (Allgemein, Wichtig oder Kern). |
| Finanz-Etikett | Empfohlene JR/T 0197-Unterkategorie (für Finanzmodus). |
| Sicherheitsstufe | Mindestsicherheitsstufe (1-5) gemäß Finanzstandards. |
| Konfidenz | Die Sicherheit des Vorschlags der AI. |
Datenklassifizierungs-Skill Erweiterte Funktionen
- Finanzielle duale Etikettierung: Weist gleichzeitig allgemeine nationale Etiketten und branchenspezifische Finanzetiketten zu.
- Heuristische Fallbacks: Intelligente Logik zur Behandlung mehrdeutiger Felder, wenn in den regulatorischen Anhängen keine exakten Übereinstimmungen gefunden werden.
- Automatisierter CSV-Export: Intelligentes Routing, das herunterladbare CSV-Dateien für Datensätze generiert, die 20 Felder überschreiten.
- Strenge Abdeckungsvalidierung: Internes Verifizierungssystem, das sicherstellt, dass im Abschlussbericht keine Felder fehlen.
- Kontextsensitive Analyse: Nutzt SQL-Kommentare und Tabellenbeziehungen, um die Klassifizierungsgenauigkeit im Vergleich zu rohen Feldnamen zu verbessern.
SKILL.md
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