PII 敏感信息扫描

基于正则启发式; 可能有误报或漏报; 不能替代合规审计。

用正则粗扫文本中的邮箱、手机号、身份证等疑似 PII 模式，高亮位置便于脱敏。

Prompt 送 LLM 前自查、日志分享前脱敏、合规培训演示；不能替代专业 DLP 系统。

当你要向 ChatGPT 等 LLM 粘贴代码或日志时，先用本工具扫描文本。典型的操作流程是：1) 复制待检查内容 2) 粘贴到扫描框 3) 查看红色高亮的敏感信息 4) 手动脱敏或删除标记内容。整个过程数据不会离开你的浏览器。

开发者在调试 API 时特别有用。例如检查是否在错误日志中泄露了 AWS_ACCESS_KEY_ID，或确认发给AI助手的代码片段是否包含测试邮箱。扫描后建议双击高亮区域快速选中，方便替换为伪数据如「REDACTED」。

扫描 email、phone、credit card、JWT、AWS key 等常见模式。正则启发式有误报（版本号像 IP）与漏报（自定义 token 格式）——人工复核仍必要。

发现 JWT 后 jwt-decoder 查看 exp/aud；发现 JSON 日志 json-formatter 后逐字段 redact。

向 ChatGPT/Claude 粘贴 production log 前必须扫描。即使 LLM 提供商承诺不用数据训练，contract 仍可能允许短期 retention。

token-counter 估算 redact 后 prompt 大小；structured-output-validator 约束 LLM 返回字段。

扫描不等于 DLP 替换——本工具 highlight 位置，不自动加密。GDPR/PIPL 场景需组织级流程。

developer-browser-security-checklist 提供完整粘贴前流程。

工单附件、日志包、模型 prompt 导出前：先跑本扫描 → 人工抽查 → 二次扫描。只依赖一次自动替换不够。把「必须扫描的目录」写进发布检查表。

命中邮箱、手机、证件号、密钥前缀时，用替换预览生成占位符样本，再交给下游。JWT 形串先用 jwt-decoder 确认类型后删除原文。

版本号、commit hash、内部工单号常被误判。为团队维护允许列表，并记录为何放行。误报过多会训练大家忽略告警——比漏扫更危险。

扫描规则变更要像代码一样评审，并附正负样例。