privacy-engineering

隐私工程

将隐私原则转化为可观察、可测试、可验证的工程产物。本技能不提供法律建议，也不能替代针对特定司法管辖区的监管解释；这些事项应由合格的法律顾问负责，并参考 legal-strategy。

免责声明

本技能不提供法律建议。 本技能提供一种工程方法，用于将隐私要求（无论是源自 GDPR、CCPA、HIPAA、内部政策还是合同义务）转化为可验证的技术产物。针对特定司法管辖区的监管解释必须交由合格的法律顾问处理。请勿使用本技能来判断特定监管制度是否适用，或解释隐私义务的法律范围。

适用场景

当任务涉及将隐私工程融入系统、功能或数据流时，加载本技能：

• 映射数据分类、目的、处理活动、访问模式、保留期限、删除工作流、数据驻留限制和同意流程。
• 定义可测试、可验证的隐私验收标准，而不只是政策文本。
• 制作数据生命周期记录，追踪数据从收集到删除的全过程，涵盖所有存储和备份。
• 设计保留／删除验证计划，并设定可衡量的成功条件（例如：“经核实账户已关闭后，X 用户的数据在 Y 小时内从所有主存储中删除”）。
• 映射跨服务边界、租户边界和地理区域的数据流，识别 PII 经过或存储的位置。
• 审查变更（功能、架构、集成、AI 流水线）的隐私影响，并生成隐私变更审查记录。
• 处理 Agent 跟踪记录（大模型对话日志、工具调用历史）和产品分析遥测数据带来的隐私影响。
• 将同意和撤销信号集成到系统行为中。
• 在工程层面落实数据最小化和目的限制。
• 定义多租户数据的租户边界隔离要求。

不适用场景

• 法律建议或法规解读：请转至 legal-strategy。隐私工程将法律要求转化为工程产物；不负责解读法律。
• 安全实现（身份验证与授权、静态/传输加密、威胁建模、漏洞管理）：请转至 secure-software-engineering。 隐私工程定义需要采取哪些数据保护措施；安全工程负责实现并执行这些措施。
• 安全审计与漏洞评估：请转至 security-audit-methodology。
• 数据架构、模式设计、存储选型、管道实现：请转至 data-engineering。隐私工程定义保留和删除要求；数据工程负责实现存储与管道机制。
• 事件响应与线上服务可靠性：此技能指出隐私事件的触发条件和证据要求，但线上事件指挥应由 site-reliability-engineering 负责，事件后的经验总结则由 incident-learning 负责（同一批次的技能；仅在正文中提及）。
• 生产就绪证据整理与发布决策：请转至 production-readiness。隐私工程负责产出隐私维度的证据，供就绪审查材料使用。
• 产品分析测量设计：请转至 product-analytics-and-measurement。 隐私工程定义测量工作所受的隐私约束；产品分析则在这些约束范围内设计测量策略。
• Agent 评估设计与可观测性检测：请转至 agent-evals-and-observability。 隐私工程定义 Agent 跟踪记录和遥测数据的隐私要求；agent-evals-and-observability 负责实现最小化且经过脱敏的收集。

隐私维度（结构化关注事项）

每项隐私工程工作都必须涵盖以下七个维度。任何产出的材料都必须将至少六个维度列为结构化字段（检查清单项、表格行或标注字段）；七个维度都必须在工作内容中的某处出现。

#	维度	工程关注事项
1	目的	收集/处理这些数据的声明目的是什么？每项处理活动是否都对应一个具体、明确的目的？
2	生命周期（保留）	每类数据的保留期限是多久？保留计时从何时开始？保留政策在哪里执行？
3	访问	谁或什么可以访问这些数据？在什么条件下？访问是否有日志记录并接受审查？访问模式是否符合声明的目的？
4	删除	保留期限届满或收到删除请求时，如何删除数据？是否已验证所有存储、备份、缓存和衍生数据集中的数据均已删除？
5	租户/隔离	如何在不同租户之间隔离数据？能否检测到租户边界违规？是否默认阻止跨租户查询？
6	驻留	数据在静态和传输过程中分别位于何处？数据位置是否受地域或司法管辖区限制？是否在基础设施层面执行驻留约束？
7	同意	收集数据前是否已取得同意？能否撤回同意？系统在同意前、同意后和撤回同意后是否表现不同？

工作方法

1. 从目的出发，而非技术。 对于每个数据元素，都要问：为什么要收集它？它能带来什么结果？如果无法用一句话说明目的，就应对该数据元素提出质疑。

2. 先分类，再收集。 在设计埋点或存储方案之前，为数据指定分类（公开、内部、机密、受限／个人身份信息）和目的标签。

3. 梳理完整的数据生命周期。 追踪每类数据从收集、处理、存储、访问、归档到删除的全过程。还要包括缓存、副本、备份、日志和派生数据集。生命周期如果止于“主数据库”，就不完整。

4. 定义可验证的验收标准。 每项隐私要求都必须至少对应一项可测试的验收标准，即包含明确、可衡量的条件、验证方法和通过／失败判定。“安全处理数据”不可验证；“分析导出中不包含个人身份信息”则可以。

5. 验证删除，而不只是制定政策。 如果没有通过删除测试进行验证，保留政策就只是政策文件，而非工程成果。制定并执行保留／删除验证计划。

6. 将法律解释交由法律顾问处理。 如果问题需要解释法规的适用范围、判断法规是否适用，或消除法律歧义，应上报处理，不要自行解释。

7. 明确处理 Agent 追踪记录和产品遥测数据。 任何会记录大模型对话、工具调用历史、用户交互或产品分析数据的系统，都必须在开始收集之前设计好隐私控制措施。

Agent 追踪记录和产品分析遥测数据

Agent 追踪记录

Agent 追踪记录包括大模型对话日志、工具调用参数和响应、中间推理以及 Agent 状态转换。这些追踪记录通常包含敏感数据：用户提示词、系统上下文、工具输出，以及 Agent 在任务期间访问的个人身份信息。

Agent 追踪记录的隐私工程要求包括：

• 最小化： 仅采集实现既定目的（调试、评估、审计）所必需的内容。除非有充分理由证明每个字段都有必要，否则应在存储前移除提示词内容、工具参数和中间推理。
• 脱敏： 在追踪记录离开执行边界之前进行脱敏。对个人身份信息、凭据和敏感上下文进行脱敏。脱敏不能作为存储后的过滤步骤，而必须在采集时完成。
• 保留： 根据具体目的定义追踪记录的保留期限。调试追踪记录可能只需保留数小时；评估数据集可能需要保留更长时间，但必须获得同意并确保来源可追溯。
• 删除： 必须能够删除追踪记录。删除请求必须从所有存储位置（主存储、归档、备份）中移除追踪记录，并且删除结果必须可验证。
• 同意： 如果追踪记录包含用户内容，必须在采集前获得同意。撤回同意后，必须停止后续采集，并在法律要求时触发删除现有追踪记录。

产品分析遥测

产品分析遥测包括事件流、用户行为跟踪、功能使用指标和会话录制。隐私工程定义约束；产品分析与度量 会在这些约束范围内设计度量策略。

分析遥测的隐私工程要求：

• 同意边界：定义在获得同意前、获得同意后测量哪些内容，以及哪些内容绝不测量。获得同意前的数据集必须尽可能精简——仅限系统运行所必需的数据。
• 最小化：仅收集用于实现既定度量目的的属性。推测性的属性（“以后可能会用到”）不予接受。
• 聚合阈值：当贡献数据的群体规模低于可能导致重新识别的最小规模时，不得报告指标。
• 保留与删除：必须定义原始事件的保留期限。删除请求必须延伸至派生数据集和聚合指标，只要其中可识别出个人贡献。
• 司法管辖区意识：注明遥测何时跨越监管边界。工程产物记录相关约束；对于法规是否适用的法律解读，应提交升级处理。

文件映射

路径	加载时机
references/discovery-brief.md	了解法务、隐私、安全和数据工程之间的职责边界
templates/data-lifecycle-record.md	编制涵盖从收集到删除全过程的完整数据生命周期记录
templates/privacy-acceptance-criteria.md	定义可验证、可测试的隐私验收标准，并明确验证方法和通过／失败条件
templates/data-flow-and-access-map.md	绘制跨服务、租户和区域的数据流及访问模式
templates/retention-deletion-verification-plan.md	设计具有可衡量成功条件的保留／删除验证计划
templates/privacy-change-review.md	审查变更的隐私影响并编制隐私变更审查
evals/evals.json	评估此技能在代表性场景下的输出质量

路由与职责边界

此技能负责的事项

• 将隐私要求转化为工程产物。
• 追踪数据生命周期（收集 → 处理 → 存储 → 访问 → 删除）。
• 制定隐私验收标准（可验证、可测试、可衡量）。
• 规划保留与删除验证。
• 同意与撤回的工程实现。
• 租户边界隔离要求。
• 驻留约束的工程实现。
• 隐私变更审查。
• Agent 追踪和产品分析中的隐私维度。

此技能不负责的事项

• 法律解释：由 legal-strategy 负责。 隐私工程将法律要求作为输入；不会制定这些要求，也不会解释监管范围。
• 安全实现：由 secure-software-engineering 负责。 隐私工程提出“PII 必须加密存储”；安全工程负责选择加密方案、管理密钥并验证实现。
• 安全审计：由 security-audit-methodology 负责。
• 数据架构和管道实现：由 data-engineering 负责。隐私工程 定义保留期限和删除要求；数据工程负责实现满足这些要求的存储、备份和管道机制。
• 事件响应：实时指挥由 site-reliability-engineering 负责；事后学习由 incident-learning（同一波次，仅文档内容）负责。隐私工程定义隐私事件的判定标准及所需证据；不负责事件指挥。
• 生产就绪：由 production-readiness 负责。 隐私工程将隐私维度的证据纳入就绪评审材料。
• 产品分析度量：由 product-analytics-and-measurement 负责。 隐私工程定义隐私约束；产品分析在这些约束内设计度量方案。
• Agent 评估和遥测：由 agent-evals-and-observability 负责。 隐私工程定义遥测的隐私要求。

输入（对尚未落地技能的文档引用）

隐私工程产出的工件可供以下技能使用：

• agent-production-operations（M3 套件）——隐私验收标准和数据生命周期记录，作为生产证据。
• incident-learning（同一波次的技能）——隐私事件证据和变更审查结论，用于事后学习流程。

核心原则

• 先明确用途，再收集数据：收集任何数据元素前，必须声明具体用途。“以后可能有用”不算用途。
• 默认最小化：仅收集满足声明用途所需的最少数据属性。拒绝推测性收集。
• 删除是一项功能：每个数据元素都必须有明确的生命周期终点。删除必须可验证——如果一项政策规定“数据在 90 天后删除”，却没有验证方案，就不算工程工件。
• 可验证，而非空泛承诺：每项隐私要求都必须有验收标准、验证方法和通过／失败条件。“安全地处理数据”不符合这一标准。
• 同意是一种状态机：必须获取、记录并遵循同意，且允许撤回。在同意前、同意后和撤回后，各状态下的系统行为必须存在可测量的差异。
• 租户隔离是不可逾越的边界：在多租户系统中，一个租户的数据绝不能被其他租户访问。必须默认阻止跨租户查询，而非事后过滤。
• 升级处理司法辖区问题：如果要求取决于特定法规是否适用，或某司法辖区如何解释隐私义务，应升级给法律顾问处理。本技能不回答这些问题。