让敏感任务留在本地
面向 AI PC 的 Agent Skill 集合。利用端侧算力（CPU + GPU + NPU），让文件不出电脑就能完成隐私检查、安全审查等敏感任务。
让 AI 不止于云端
让隐私保护触手可及
让敏感任务留在本地
- Python 3.8+
- macOS / Linux / Windows
# 克隆仓库
git clone https://github.com/llmlearning-x/ai-pc-skill.git
cd ai-pc-skill/skills/local-privacy-inspector
# 安装依赖
pip install python-docx pypdf openpyxl
pip install rapidocr-onnxruntime
# 扫描单个文件（文本/办公文档/图片）
python scripts/skill.py demo/.env
python scripts/skill.py demo/demo_contract.docx
python scripts/skill.py demo/demo_resume.pdf
python scripts/skill.py demo/demo_id_card.png # V0.3 图片 OCR赛事方统一使用 Ollama + Qwen3.6-35B-A3B + QwenPaw/Trae 作为 Skill 是否可以被 Agent 大脑调用的基准测试环境。
快速开始：
# 1. 安装 Ollama 并拉取模型
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull qwen3.6-35b-a3b
ollama serve
# 2. 在 QwenPaw 或 Trae 中安装 Skill
# 详见 references/agent-setup-guide.md在支持 Function Calling 的 Agent 工具中（QwenPaw、Trae、Claude、Cursor 等），配置 scan_privacy_file 工具后即可通过自然语言调用：
用户：帮我检查 demo/.env 有没有敏感信息
Agent：调用 scan_privacy_file → 返回风险报告
用户：我想把 meeting_notes.md 发给客户，先帮我看看
Agent：调用 scan_privacy_file → 给出外发建议
用户：这张身份证照片里有敏感信息吗？
Agent：调用 scan_privacy_file → OCR 提取 → 检测 → 返回报告
无需在 Skill 中配置 API Key，由用户的 Agent 客户端管理模型连接。
详细配置指南见
references/agent-setup-guide.md
| Skill | 描述 | 版本 | 标签 |
|---|---|---|---|
| local-privacy-inspector | 本地隐私数据检查 Skill，在文件外发前检测敏感信息并生成脱敏报告 | V0.3 | AIPC privacy security OCR |
- 10+ 种文件格式：txt / md / env / json / yaml / csv / docx / pdf / xlsx / png / jpg / jpeg ...
- 本地 OCR (V0.3)：驱动 RapidOCR 提取图片中的身份证、银行卡、合同截图、截图密钥等敏感文字，OpenVINO 加速预留
- 18+ 敏感类型：手机号 / 身份证号 / API Key / Token / 数据库连接串 / 合同金额 ...
- 四级风险分级：🔴 高风险 / 🟡 中风险 / 🟢 低风险 / 🔵 提示
- 默认脱敏：所有检测结果脱敏展示，避免二次泄露
- 本地运行：文件不出电脑，零 API 成本，离线可用
ai-pc-skill/
├── README.md # 项目总览
├── AGENTS.md # Agent 开发指南
├── 需求文档.md # 需求文档 & 设计参考
├── docs/
│ ├── article.md # 魔搭研习社技术文章
│ └── images/ # 文章配图
│ ├── architecture.png
│ ├── workflow.png
│ └── risk-levels.png
├── assets/
│ └── xiaohongshu/ # 小红书营销素材
├── skills/
│ └── local-privacy-inspector/ # 本地隐私检查 Skill
│ ├── SKILL.md # Skill 核心入口
│ ├── README.md # 使用说明
│ ├── scripts/ # 可执行脚本
│ ├── references/ # 参考文档
│ └── demo/ # 测试用例
└── .gitignore
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| Agent 大脑 | 本地 LLM（Qwen2.5 / Qwen3 / Phi-4 等，OpenVINO™ / Ollama） |
| 推理框架 | OpenVINO™ — 本地 AI 推理加速（OCR 模型加速、意图识别、任务规划、报告总结） |
| 检测引擎 | 规则引擎 — 正则 + 关键词匹配（零模型开销） |
| 运行环境 | Python 3.8+，标准库 + 轻量依赖（docx/pdf/xlsx/ocr） |
| Skill 标准 | ModelScope Skills / OpenClaw / MS-Agent 兼容 |
本项目为 ModelScope AI PC Agent Skills 征文活动 参赛作品。
- 活动主题：用 35B 以下小模型作为 Agent 大脑，驱动本地 AI 工具调用
- 技术约束：纯本地运行，推荐 OpenVINO™ 推理框架
- Skill 标签：
AIPC - 文章标签：
Intel AI PC
欢迎提交新的 AI PC Skill！每个 Skill 应遵循以下规范：
- 目录命名：
skills/<kebab-case-skill-name>/ - 核心文件：必须包含
SKILL.md（YAML frontmatter + 执行指令） - 代码目录：
scripts/存放可执行脚本 - 文档目录：
references/存放参考文档 - 测试用例：
demo/存放示例文件 - 标签要求：必须包含
AIPC标签
详见 AGENTS.md。