用 Cline Rules 实现「敏感字段识别」:规则文件写法
「敏感字段识别」是后端与数据工程师的高频任务。它的输入通常是表结构与样例(脱敏),期望得到的是敏感字段清单。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作,很适合封装成智能体 Skill。
本文介绍如何在 Cline Rules 上实现这个技能,包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。
这个技能做什么
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 敏感字段识别(pii-column-scan) |
| 作用 | 扫描库表,标出可能包含个人信息的字段 |
| 输入 | 表结构与样例(脱敏) |
| 输出 | 敏感字段清单 |
| 形态 | 带脚本 |
| 风险 | 中 |
| 适用人群 | 后端与数据工程师 |
处理流程分四步:
- 按字段名与类型初筛
- 抽样判断
- 分级标注
- 建议脱敏方式
这个技能需要运行本地脚本(解析文件、调用命令行工具等),要求运行环境允许执行代码;属于中等风险:结果会影响业务判断,建议在输出前设置人工审核点。
在 Cline Rules 中是什么形态
Cline 支持在项目中用 .clinerules 写规则(可以是单个文件,也可以是存放多个 Markdown 文件的目录),把团队流程与约束长期交给智能体。
规则随仓库提交,作用于该项目;也可以在全局规则中放个人习惯,二者叠加生效。
示例配置
.clinerules/pii-column-scan.md 示例(示意):
# 敏感字段识别
## 触发
用户提到“敏感字段识别”或提供表结构与样例(脱敏)时。
## 流程
1. 按字段名与类型初筛
2. 抽样判断
3. 分级标注
4. 建议脱敏方式
## 交付
敏感字段清单
## 边界
- 默认使用只读连接,任何写操作都要人工确认。
- 结论中不确定的部分单独列出,标注「需人工确认」。
- 脚本只在当前项目目录内运行,运行失败时报告错误原文,不要猜测结果。
示例里最重要的是两处:一是描述(或指令开头)要写明「什么时候用」,让智能体在后端与数据工程师提出相关请求时能对上号;二是约束部分要写进「默认使用只读连接,任何写操作都要人工确认」这类领域规矩,避免智能体自作主张。
安装与启用步骤
- 在项目根目录建立
.clinerules/目录 - 新建
pii-column-scan.md,写触发条件、流程、交付与边界 - 在 Cline 中描述任务,观察是否遵循规则
- 需要时在规则面板中开关该规则
- 提交到仓库共享
实操:一次完整的运行
假设你在数据库客户端与查询工具中发出这样的请求(虚构示例):
帮我做一下敏感字段识别,材料是附上的表结构与样例(脱敏)。
智能体识别到任务与「敏感字段识别」相关后,会依次按字段名与类型初筛、抽样判断、分级标注、建议脱敏方式。最终交付敏感字段清单,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始表结构与样例(脱敏)抽查两三处关键信息,确认无误后再使用。
测试与验收
让 Cline 在计划模式下先给出计划,检查计划是否包含规则中的每个步骤。
针对这个技能,还建议额外准备:
- 一份信息齐全的标准表结构与样例(脱敏),检查输出是否完整
- 一份缺少关键信息的输入,检查智能体是否先提问而不是编造
- 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入,检查约束是否仍然有效
常见坑
- 规则太多太杂,互相冲突。
- 在规则里写需要密钥的命令,导致密钥出现在上下文中。
- 只写了步骤,没写交付格式,导致每次输出的敏感字段清单结构不同。
- 没有给出样例,智能体对“好结果”的理解与你不一致;在参考资料里放一两份范例会明显改善。
延伸阅读
- 敏感字段识别 · MCP 服务 版
- 敏感字段识别 · n8n AI Agent 版
- 敏感字段识别 · 快速上手
- 索引审计 · Cline Rules 版
- ETL 字段映射 · Cline Rules 版
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
说明:文中的配置、代码与目录结构均为示意,用于说明思路;各平台的入口、字段名与能力会更新,落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构,不代表真实案例。