DataVault
English version: README_EN.md
Oasyce 的默认数据入口。
DataVault 给你的 AI 提供一套标准化的工作流——扫描、分类、隐私检测、安全注册数据资产。它不是替代 AI 的判断力,而是一套确定性 SOP,让每个 Agent 每次都遵循同样的规则。
最重要的定位只有一句:
DataVault:默认的数据入口,适合目录、批量、安全扫描oas register:显式单文件注册,适合精确控制和调试
为什么需要 DataVault?
你的 AI 已经能读文件、分类数据了。但没有 DataVault:
- 每次对话应用的标准不一样
- 隐私检查靠概率
- 没有审计记录
- 用户想不到让 AI 管理数据资产
DataVault 提供确定性规则(正则 PII 检测、扩展名分类)加上标准管线,AI Agent 自动遵循。
安装
pip install odv # 独立扫描器
pip install oasyce # 推荐:同时包含 Oasyce + DataVault
oas bootstrap # 自更新 + 钱包 + DataVault 就绪 + 托管自动更新
使用
datavault scan ~/Documents # 扫描目录,SHA-256 哈希
datavault classify # 自动检测文件类型
datavault privacy # 扫描 PII(身份证、信用卡、API 密钥)
datavault report # 查看报告
datavault report --format json # JSON 格式输出
datavault register ~/Documents --confirm --json # 只注册 safe 文件
什么时候优先用 DataVault?
优先场景:
- 你面对的是一个目录,而不是一个明确文件
- 你希望 AI 先检查隐私,再决定能不能注册
- 你希望注册动作有明确报告和人工确认
保留 oas register 的场景:
- 你已经知道就是这一个文件
- 你要显式写
owner / tags / rights_type - 你在调试协议动作,而不是做目录级资产治理
如果目录里是公开 Git 仓库中的开源源码资产,DataVault 仍然只负责
扫描、隐私判断和安全接入;真正的默认定价策略由 Oasyce 决定。
当前 Oasyce 的 V1 规则是:这类源码资产在保持 price_model=auto 时,
会优先按 free 处理,而不是默认走收费曲线。
如果你的目标是“让 AI 持续自动使用 Oasyce”,当前最简单的入口是:
oas agent quickstart --scan-paths ~/Documents
它会先确认 strict-chain public beta 已就绪,然后让自治调度优先使用 DataVault-first 的规则做持续扫描和安全注册。自动交易默认仍然关闭,只有在你明确给了预算和标签时才会打开。
作为 AI Skill 使用
当 Claude Code、Cursor 或任何 AI 编程助手使用时:
用户: "帮我管理 ~/Documents 里的数据资产"
AI(装了 DataVault skill):
1. datavault scan ~/Documents -> 扫描 342 个文件
2. datavault privacy -> 标记 12 个包含 PII 的文件
3. datavault report --format json -> 显示 330 个安全文件
4. "发现 330 个安全文件,12 个包含敏感信息(信用卡号、API 密钥)。
要注册安全的那些吗?"
5. datavault register ~/Documents --confirm --json
-> 只自动注册 `privacy_risk == safe` 的文件
没有 DataVault,AI 每次都会用不同的方式处理这个流程。
管线
扫描 (本地) -> 分类 (本地) -> 隐私检测 (本地) -> 报告 (本地)
|
用户确认
|
注册 (上链)
分割线以上全部在本地完成,免费。注册是一个需要明确确认的操作,发布到 Oasyce 网络。
上链的是什么?
只有 SHA-256 哈希和元数据(名称、标签、权利类型)。永远不上传原始文件内容。文件留在你的机器上。
风险等级
| 等级 | 含义 |
|---|---|
| safe | 未检测到 PII |
| low | 仅 IP 地址 |
| medium | 电子邮件地址 |
| high | 电话号码、身份证 |
| critical | 信用卡、API 密钥 |
铁律: AI-first 自动注册只允许 privacy_risk == safe 的文件上链。
标记为 low、medium、high、critical 的文件都会留在本地等待人工审查。
生态
oasyce-chain — L1 共识层(Go 应用链)
oasyce CLI — Python 薄客户端 + Dashboard
DataVault — AI Agent 数据管理 Skill(本仓库)
| 组件 | 定位 |
|---|---|
| oasyce-chain | L1 共识和结算 |
| oasyce | Python 客户端、CLI、Dashboard |
| DataVault (本仓库) | 默认数据入口:扫描、隐私检测、报告、注册 |
当前进度
- v0.2.1,测试见仓库 CI / 本地回归
- 确定性扫描 + SHA-256 哈希 + 文件分类
- 正则 PII 检测(邮箱、信用卡、API 密钥、身份证)
- SQLite 本地清单
- Oasyce 桥接注册
- AI Agent Skill 模式(CLAUDE.md 内置 SOP)
--confirm标志防止意外注册
许可证
MIT
Release files for odv 0.3.0
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| odv-0.3.0.tar.gz | 21.7 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| odv-0.3.0-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 37.7 kB
Release files / odv-0.3.0.tar.gz
| Download URL | odv-0.3.0.tar.gz |
|---|---|
| Size | 21.7 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
8e14d3895795552ae8dee67e7f4ad57b8108b024d3a5d663727af913ff3b5735
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
d5b1b97e4d82f86312ac1dafea887707a5319198abe7fd02255bc6a60bc4915e
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/6.2.0 CPython/3.12.13
|
Release files / odv-0.3.0-py3-none-any.whl
| Download URL | odv-0.3.0-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 16.0 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
1d96ad28a0470cd8af9cea0211628fd80287467216ef6dabf21f5940a0255018
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
0df90eafc2016e2fda2f59c8656d4c495e9491de656b394d8f1652fc38a934f0
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/6.2.0 CPython/3.12.13
|