用 Windsurf Rules 实现「敏感字段识别」：规则与激活方式
把「敏感字段识别」交给智能体，难点不在模型能力，而在流程是否说清楚：输入是什么（表结构与样例（脱敏）），按什么顺序处理，交付什么（敏感字段清单），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
本文介绍如何在 Windsurf 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 Windsurf Rules 中是什么形态
Windsurf 的规则用于约束 Cascade 智能体的行为，工作区规则放在 .windsurf/rules/ 目录下，每条规则可以设置激活方式，例如始终生效、按文件匹配或由模型根据描述决定。
工作区规则随项目提交；全局规则只影响个人。激活方式的具体名称以 Windsurf 文档为准。
示例配置
.windsurf/rules/pii-column-scan.md 示例（示意）：
---
trigger: model_decision
description: 扫描库表，标出可能包含个人信息的字段
---
# 敏感字段识别
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。
- 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
- 新建
.windsurf/rules/pii-column-scan.md - 在头部设置激活方式与描述
- 正文写步骤、交付与边界
- 在 Cascade 中描述任务验证效果
- 提交到仓库
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
分别用匹配与不匹配描述的请求测试，确认规则只在相关任务中被采用。
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
- 所有规则都设为始终生效，浪费上下文。
- 描述过于宽泛，模型在不相关任务中也套用。
- 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 · OpenAI Agents SDK 版
- 敏感字段识别 · GPTs 版
- 敏感字段识别 · 测试用例
- 索引审计 · Windsurf Rules 版
- ETL 字段映射 · Windsurf 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。