Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add goul4rt/lgpd-skills --skill lgpd-anonymizationgit clone --depth 1 https://github.com/goul4rt/lgpd-skillsWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/goul4rt/lgpd-skills/lgpd-anonymization)<a href="https://agentmods.dev/skills/goul4rt/lgpd-skills/lgpd-anonymization"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/goul4rt/lgpd-skills/lgpd-anonymization/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/goul4rt/lgpd-skills/lgpd-anonymization"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/goul4rt/lgpd-skills/lgpd-anonymization.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00090 | $0.00767 |
| Opus 5 | $0.00045 | $0.00383 |
| Sonnet 5 | $0.00018 | $0.00153 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00077 |
Grade A, and why
lgpd-anonymization scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 12d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 69 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Anonimização e Pseudonimização
Diferença crítica
| Anonimização (Art. 5º, XI) | Pseudonimização (Art. 13, § 4º) | |
|---|---|---|
| Reversível? | Não, considerando meios técnicos razoáveis | Sim, com info adicional segregada |
| Status LGPD | Fora do escopo (Art. 12) | Continua sendo dado pessoal |
| Uso típico | Estatísticas públicas, datasets de pesquisa | Analytics interna, logs, redução de exposição |
| Risco residual | Baixíssimo (re-identificação) | Médio (depende da segurança da chave) |
Técnicas
Pseudonimização
- Tokenização determinística: substitui PII por token; mapping mantido em vault separado
- Hashing com salt (cuidado — sem salt aleatório, é reversível por força bruta para campos de baixa entropia como CPF)
- Format-preserving encryption quando o formato precisa ser mantido
Anonimização
- Generalização: idade exata → faixa (25-34); CEP → cidade
- Supressão: remoção de campos identificadores
- Perturbação: adicionar ruído aleatório
- k-anonymity (k ≥ 5): cada combinação de quasi-identificadores aparece em ≥ k registros
- l-diversity, t-closeness: refinamentos para resistir a ataques de inferência
- Differential privacy (ε pequeno): garantia matemática contra re-identificação
Pipeline típico de analytics
[Postgres prod] → ETL com pseudonimização (token PII) → [Analytics DW] → Generalização + k-anonymity → [Dashboards públicos]
Anti-padrões
- ❌ "Removemos o nome" e mantemos CPF, e-mail, endereço — não é anonimização
- ❌ Hash de CPF sem salt único — facilmente reversível (~210 milhões de combinações)
- ❌ ID interno como "pseudônimo" se está exposto em URLs e logs — não é pseudonimização
- ❌ Agregação só por região quando dataset tem campos suficientes para inferência cruzada
Implementação
Ver assets/anonymization-recipes.md para receitas concretas em SQL e Python.
Re-identificação — teste obrigatório
Antes de declarar um dataset "anonimizado":
- Linkage attack: tente combinar com dataset público
- Inference attack: estime atributo sensível a partir dos outros
- Singling out: existe registro único na base?
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 12d ago First seen · 69 lines · 90 tokens per session scan A 92273bc421eb
lgpd-anonymization is a skill published in the GitHub repository goul4rt/lgpd-skills (52 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 90 tokens to every session and 767 once invoked, about $0.0005 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
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