pii-masking-patterns
✓Detección y enmascaramiento de PII para la observabilidad de LLM. Úselo al registrar solicitudes/respuestas, rastrear con Langfuse o proteger datos confidenciales en procesos de LLM de producción.
Instalación
SKILL.md
Protect sensitive data in LLM observability pipelines with automated PII detection and redaction.
| Detection engine | Presidio (enterprise), regex (simple), LLM Guard (LLM pipelines) | | Masking strategy | Replace with type tokens [REDACTEDEMAIL] for debuggability | | Performance | Use async/batch processing for high-throughput | | Langfuse integration | Use mask= callback at client initialization |
| Reversibility | Use LLM Guard Vault for deanonymization when needed |
Detección y enmascaramiento de PII para la observabilidad de LLM. Úselo al registrar solicitudes/respuestas, rastrear con Langfuse o proteger datos confidenciales en procesos de LLM de producción. Fuente: yonatangross/orchestkit.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill pii-masking-patterns- Fuente
- yonatangross/orchestkit
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-11
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es pii-masking-patterns?
Detección y enmascaramiento de PII para la observabilidad de LLM. Úselo al registrar solicitudes/respuestas, rastrear con Langfuse o proteger datos confidenciales en procesos de LLM de producción. Fuente: yonatangross/orchestkit.
¿Cómo instalo pii-masking-patterns?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill pii-masking-patterns Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/yonatangross/orchestkit
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-11