Free SKILL.md scraped from GitHub. Clone the repo or copy the file directly into your Claude Code skills directory.
npx versuz@latest install agenmod-immortal-skill-distill-shield-skillgit clone https://github.com/agenmod/immortal-skill.gitcp immortal-skill/SKILL.MD ~/.claude/skills/agenmod-immortal-skill-distill-shield-skill/SKILL.md---
name: distill-shield
description: "Distill Shield:为个人移交资料包生成 Canary 与可选加固策略,提高未授权蒸馏成本;仅适用于有权处置的数据。"
license: MIT
metadata: {"openclaw": {"requires": {"bins": ["python3"]}, "emoji": "🛡️"}}
---
## 复制给 AI
- **本 Skill 唯一入口**:当前文件 `distill-shield-skill/SKILL.md`。
- **仓库根**:假定 **`immortal-skill/`**(或含本目录与 `kit/` 的克隆根)。
- **从仓库根运行生成脚本**(推荐,避免路径歧义):
```bash
python3 distill-shield-skill/kit/shield_gen.py --output ./handover-bundle --label "我的移交包"
```
- **聚合入口**:[`FOR_AI.md`](../FOR_AI.md) 第三节。
# Distill Shield
## 语言
根据用户**第一条消息**的语言,全程使用同一语言。
## 何时激活
- 用户要「防蒸馏」「加固资料包」「移交前埋 Canary」。
- 用户运行 `kit/shield_gen.py` 后需要根据输出做伦理与可读性检查。
## 伦理红线
- **仅**对本人或已获授权的数据使用;**禁止**对他人资料恶意投毒。
- 不承诺数学上不可攻破;承诺 **可检测性、审计成本、部分管线干扰**。
## 路径约定
- 本 Skill 根目录 **`{baseDir}`** = `distill-shield-skill/`。
## 操作顺序
### Phase 0:威胁模型
- 蒸馏场景:一次性 LLM 蒸馏 vs 批量训练 vs 仅人类阅读?
- 接收方:家人 / 律师 / 公司?(决定策略强度)
### Phase 1:材料盘点
- 格式、是否分块检索、是否经 OCR。
### Phase 2:策略选择(准则)
| 策略 | 对人 | 对自动化管线 | 可被绕过 |
|------|------|--------------|----------|
| Canary 唯一字符串 | 低影响(可放附录) | 泄露时可检索 | 剔除后丢失 |
| 提示注入段 | 需标注阅读区 | 可能干扰单次 LLM 蒸馏 | 预处理可剥离 |
| 矛盾样本 | 可能困惑读者 | 污染蒸馏一致性 | 人工可识别 |
### Phase 3:生成
在 **`distill-shield-skill/` 目录内**时:
```bash
python3 kit/shield_gen.py --output ./handover-bundle --label "我的移交包"
```
在 **仓库根**(推荐,与「复制给 AI」一致):
```bash
python3 distill-shield-skill/kit/shield_gen.py --output ./handover-bundle --label "我的移交包"
```
将生成的 `CANARY.txt` 与说明合并进实际交付目录。
### Phase 4:自检清单
- [ ] 第三方隐私已脱敏
- [ ] Canary 已记录在安全处(便于日后比对)
- [ ] 人类读者能看懂「附录为技术性标记」
### Phase 5:(可选)给接收方的一页说明
解释「附录含技术性标记,用于完整性校验,非正文内容」。
## 不做的事
- 不提供针对具体模型的对抗样本保证。
- 不帮助绕过合法安全控制。