docs-masked
# docs-masked
Локальное обезличивание документов перед отправкой в языковую модель — и
обратная подстановка после ответа.
Документ никогда не покидает машину в исходном виде. Персональные данные
заменяются устойчивыми тегами (`#PERSON_1#`, `#PHONE_2#`, `#ADDRESS_1#`), в
модель уходит только текст с тегами, а полученный ответ восстанавливается
локально по сейфу соответствий.
```
документ ──▶ маска ──▶ контроль утечки ──▶ модель ──▶ обратная подстановка
локально локально сеть локально
```
Работает как скилл для Claude Code, как MCP-сервер для любого другого агента
и как обычная утилита командной строки.
## Как это работает
**1. Маска.** Документ разбирается на текстовые фрагменты — абзацы, ячейки,
узлы разметки. В каждом находятся персональные данные, каждое значение
получает устойчивый тег. Один и тот же человек получает один и тот же тег по
всему документу, включая падежные варианты и инициалы: «Иванов Иван Иванович»,
«Иванову» и «Иванов И.И.» — это один `#PERSON_1#`.
**2. Контроль утечки.** Замаскированный текст повторно прогоняется через все
детекторы плюс параноидальный проход: любой `@`, любая цепочка из семи и более
цифр, любой телефоноподобный набор. Если что-то осталось — отправка
**блокируется** исключением, а не предупреждением в логе.
**3. Отправка.** Наружу уходит только текст с тегами. Единственная точка
выхода в сеть — функция `llm.send()`, и она обязана вызвать проверку до
запроса. Каждая отправка пишется в журнал `~/.pii_shield/egress.jsonl`: время,
провайдер, модель, размер, sha256, статус проверки. Содержимое не пишется.
**4. Обратная подстановка.** Ответ модели проходит через сейф: теги заменяются
на оригиналы. Для ФИО подставляется восстановленный именительный падеж — если
в документе человек упомянут только как «Кузнецову Ивану Петровичу», в ответе
он станет «Кузнецов Иван Петрович».
## Установка
```bash
git clone https://github.com/kpshinnik/docs_masked.git ~/.docs_masked/src
cd ~/.docs_masked/src && ./install.sh
```
Скрипт поставит зависимости, положит скилл в `~/.claude/skills/docs-masked` и
напечатает готовый фрагмент конфигурации MCP. Подробности и варианты —
в [docs/INSTALL.md](docs/INSTALL.md).
## Подключение к агенту
| Способ | Кому | Как |
|---|---|---|
| **Скилл** | Claude Code, Claude.ai | `./install.sh` либо `/plugin marketplace add kpshinnik/docs_masked` |
| **MCP-сервер** | Cursor, Windsurf, Codex CLI, Continue, Zed, Cline, Claude Desktop | `python3 mcp_server.py` как stdio-сервер |
| **CLI и правило** | всё остальное | команды в терминале плюс `templates/AGENTS-rule.md` в свой проект |
Пошагово по каждому харнесу — [docs/HARNESSES.md](docs/HARNESSES.md).
MCP-сервер написан без зависимостей: нужен только `python3`. Он отдаёт шесть
инструментов — `mask_text`, `unmask_text`, `verify_text`, `scan_document`,
`mask_document`, `unmask_document`.
## Использование
```bash
docs-masked scan договор.docx # что будет скрыто
docs-masked mask договор.docx # маска + сейф
docs-masked report договор.docx --open # посмотреть глазами
docs-masked ask договор.docx -p "Найди риски по срокам"
docs-masked unmask договор.masked.docx --vault договор.docx.vault.json
```
### Команды
| Команда | Что делает |
|---|---|
| `scan FILE` | Показывает, что будет замаскировано. Файл не меняется, сеть не трогается. |
| `mask FILE` | Обезличенная копия в том же формате плюс файл сейфа. |
| `unmask FILE --vault V` | Возвращает оригиналы. |
| `verify FILE` | Проверяет, что персональных данных не осталось. |
| `ask FILE -p "..."` | Полный круг: маска → проверка → модель → восстановленный ответ. |
| `report FILE` | HTML-страница ревью: каждая замена в контексте, значения закрашены. |
| `selftest` | Самопроверка круговорота. |
Полный список флагов — [skills/docs-masked/references/cli.md](skills/docs-masked/references/cli.md).
## Что распознаётся
ФИО в любом падеже (русские, латиница, транслит), организации, адреса, почта,
телефоны, паспорт и код подразделения, СНИЛС, ИНН, ОГРН, КПП, БИК, расчётные
счета, банковские карты, IBAN, полисы ОМС, водительские удостоверения,
автомобильные номера, IP-адреса, `@никнеймы`, даты рождения и выдачи
документов, коды реквизитов (ОКТМО, ОКПО, КБК), плюс ваши собственные строки.
Идентификаторы проверяются по-настоящему: контрольная сумма СНИЛС, контрольные
разряды ИНН и ОГРН, алгоритм Луна для карт, mod-97 для IBAN. Полная таблица —
[references/coverage.md](skills/docs-masked/references/coverage.md).
## Форматы
| Формат | Чтение | Запись на место |
|---|---|---|
| `.txt` `.md` `.rst` `.log` `.tex` `.yaml` `.ini` | да | да |
| `.docx` | да | да, с сохранением форматирования |
| `.xlsx` `.xlsm` | да | да |
| `.csv` `.tsv` | да | да |
| `.json` | да | да |
| `.html` `.htm` | да | да |
| `.pdf` | да | по флагу `--pdf-redact`, с физическим вымарыванием |
| `.rtf` `.doc` `.odt` | да | нет (только macOS, через `textutil`) |
DOCX обходится по XML, а не через `document.paragraphs`: иначе теряются
абзацы внутри полей контента и надписей — на настоящем договоре из-за этого
пропадала целая колонка блока реквизитов. В таблицах заголовок колонки
используется как контекст: ячейка `500100732259` сама по себе неотличима от
случайного числа, а в колонке «ИНН» распознаётся уверенно.
## Python API
```python
from pii_shield import ask_document
res = ask_document("договор.docx", "Составь резюме и найди риски",
provider="anthropic")
print(res.answer) # имена уже восстановлены
```
Ручной контроль каждого шага:
```python
from pii_shield import mask_text, assert_clean, unmask_text
r = mask_text(raw) # r.text — с тегами, r.vault — сейф
assert_clean(r.text) # LeakGuardError, если что-то осталось
answer = call_model(r.text) # наружу уходит только маска
final, unknown = unmask_text(answer, r.vault, mode="canonical")
```
Подробнее — [references/api.md](skills/docs-masked/references/api.md).
## Сейф соответствий
Сейф — единственное, что связывает теги с оригиналами. Без него обратная
подстановка невозможна.
- Пишется рядом с документом как `<файл>.vault.json`, права `0600`.
- Шифруется по флагу `--pass-env` (scrypt + Fernet).
- Хранит каноничную форму, все встреченные варианты и журнал вхождений в
порядке документа — благодаря журналу точное восстановление возвращает
исходную словоформу, а не каноничную.
- Внесён в `.gitignore`. Не коммитьте его.
## Точность и границы
Инструмент устроен так, чтобы **ошибаться в безопасную сторону**: лучше
замаскировать лишнее, чем пропустить. Что стоит знать:
- **Скан-PDF без текстового слоя** не обрабатывается — нужен OCR.
- **Однофамильцы без инициалов** получают отдельные теги, а не сливаются в
одного человека.
- **Голое число без подсказок** может быть не распознано как идентификатор —
но параноидальный проход всё равно не выпустит такой текст наружу.
- **Произвольные латинские имена** без славянских окончаний и без обращения
(`Mr.`, `Dr.`) не распознаются: ловить любую пару заглавных слов дало бы
больше вреда, чем пользы.
На критичном документе стоит один раз посмотреть `docs-masked report` глазами.
## Разработка
```bash
python3 -m pytest tests/ -q # тесты
python3 -m pii_shield.cli selftest
python3 samples/make_samples.py # пересоздать тестовые документы
```
Инварианты, которые нельзя ломать, перечислены в [AGENTS.md](AGENTS.md).
Всё в `samples/` синтетическое; каталог `examples/` зарезервирован под ваши
локальные документы и в репозиторий не попадает.
## Лицензия
MIT.
TDQS
Scored across 6 tools
Each tool targets a distinct operation (mask vs unmask, text vs file) and the descriptions clearly differentiate text vs document variants. No two tools could be confused for the same purpose.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern using snake_case: mask_text, unmask_text, verify_text, scan_document, mask_document, unmask_document. The verbs are predictable and the nouns clearly indicate the resource type.
With exactly 6 tools, the server is well-scoped for the domain of personal data masking/unmasking. Each tool serves a necessary role without redundancy, covering both text and document workflows in a focused manner.
The tool surface covers the full lifecycle: mask (text+document), unmask (text+document), verification, and preview. There are no obvious gaps—the server provides everything needed to protect and restore personal data in both free text and structured documents.