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Crazyrouter
一種專業的 AI Agent 技能，旨在根據國家與金融產業標準自動對資料欄位與 SQL DDL 檔案進行分類與分級。
liangzaiz666
v1.0.0
May 10, 2026
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安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install data-classification
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
全域模式
~/.openclaw/skills/ 工作區
<project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 data-classification。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
想要直接下載？
取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
什麼是 資料分類技能？
資料分類技能是為需要讓資料集符合嚴格監管框架的開發人員與資料專員所設計的強大工具。它能智慧分析單一欄位名稱、欄位列表或整個 SQL/DDL 檔案，以建議安全級別與類別。透過利用 Openclaw Skills，使用者可確保其資料架構符合 GB/T 43697-2024 通用資料規則與 JR/T 0197-2020 金融安全標準。
此技能超越了簡單的關鍵字比對，為金融場景實施了雙標籤系統，同時提供通用與產業特定的安全級別。它作為一種高效的初步審計工具，能生成詳細的分類報告，突顯高風險資料與需要人工業務審查的項目。
資料分類技能 應用場景
- 在遷移或審計過程中自動對資料庫結構進行分級。
- 為銀行與金融科技資料合規實施金融雙標籤。
- 在大型 SQL DDL 檔案中識別敏感個人資訊 (PII)。
- 依據 GB/T 43697-2024 通用資料分級規則驗證資料安全級別。
- 透過提供機器可讀的分類建議來簡化資料治理工作流程。
資料分類技能 運作原理
- Agent 識別輸入類型，無論是原始欄位名稱字串還是 SQL/DDL 檔案路徑。
- 對於 SQL 檔案，系統解析資料表名稱、欄位類型與元資料註解以建立上下文。
- 此技能呼叫專業的 Python 輔助腳本執行基於啟發式的初步篩選。
- 它參考機器可讀的合規表（如 JR/T 0197 附錄 A）以尋找精確比對。
- 針對金融場景應用雙標籤邏輯，計算所需的最低安全級別。
- 執行覆蓋率檢查，確保輸出中包含每個輸入欄位。
- 結果以行內表格或可下載的 CSV 檔案形式交付，具體取決於欄位數量。
資料分類技能 設定指南
要在您的環境中使用此技能，請確保分類腳本與參考資料可用。您可以透過 CLI 直接執行輔助腳本：
# 在金融模式下對單一欄位進行分類
python3 skills/data-classification/scripts/classify_data.py --field "customer_id" --mode finance
# 對整個 SQL 結構進行分類並以 Markdown 格式輸出
python3 skills/data-classification/scripts/classify_data.py --sql path/to/schema.sql --mode finance --format markdown
資料分類技能 資料結構與分類體系
此技能生成結構化輸出，將每個輸入欄位對應至其監管元資料。
| 欄位 | 描述 |
|---|---|
| 欄位名稱 | 輸入的原始識別符。 |
| 通用類別 | 產業領域與資料主體分類。 |
| 通用級別 | 安全等級（一般、重要或核心）。 |
| 金融標籤 | 推薦的 JR/T 0197 子類別（適用於金融模式）。 |
| 安全級別 | 根據金融標準的最低安全級別 (1-5)。 |
| 置信度 | AI 建議的確定性。 |
資料分類技能 進階特性
- 金融雙標籤：同時分配通用國家標籤與產業特定金融標籤。
- 啟發式後備：當監管附錄中未找到精確比對時，處理模糊欄位的智慧邏輯。
- 自動化 CSV 匯出：針對超過 20 個欄位的資料集生成可下載 CSV 檔案的智慧路由。
- 嚴格覆蓋驗證：內部驗證系統，確保最終報告中沒有遺漏欄位。
- 上下文感知解析：利用 SQL 註解與資料表關係來提升相對於原始欄位名稱的分類準確性。
SKILL.md
加載中
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