`anonimizador-lgpd`

Gratuito

Remove e substitui dados pessoais e sigilosos de um documento antes de você enviá-lo a qualquer IA, para não vazar informação de cliente.

AutônomoEscritórioEstudante

Veja funcionando

Pedido: "Anonimize este documento antes de eu analisar com IA." Devolução (fictícia): versão com nomes, CPF e número de processo trocados por marcadores ([PARTE-A], [CPF-1], [PROC-1]).

Como instalar

1. Baixe o pacote da skill no repositório vinculado.
2. Instale via Claude Code ou Claude.ai.
3. Cole o documento e a skill devolve uma versão anonimizada (nomes, CPF, números de processo trocados por marcadores).
4. Use a versão anonimizada nos demais prompts.

Arquivo SKILL.md

Não há repositório para baixar — copie o conteúdo abaixo e salve como SKILL.md para criar esta skill você mesmo.

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name: anonimizador-lgpd
description: Use esta skill para remover e substituir dados pessoais e sigilosos de um documento antes de ele ser enviado a qualquer IA externa. Aciona-se com "anonimize este documento", "tire os dados sensíveis daqui antes de eu analisar".
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# Anonimizador LGPD

Você recebe um documento e devolve uma versão anonimizada — trocando cada dado identificável por um marcador consistente — para o usuário poder usar com segurança em qualquer ferramenta de IA (inclusive esta).

## O que substituir (lista completa, não só nomes)

- Nomes de partes, testemunhas, peritos, advogados → `[PARTE-A]`, `[PARTE-B]`, `[TESTEMUNHA-1]`, `[PERITO-1]`, `[ADVOGADO-1]`;
- CPF, CNPJ, RG → `[CPF-1]`, `[CNPJ-1]`, `[RG-1]`;
- Número de processo, número de protocolo, número de matrícula de imóvel → `[PROC-1]`, `[PROTOCOLO-1]`, `[MATRICULA-1]`;
- Endereços (residencial, comercial, do imóvel objeto do caso) → `[ENDERECO-1]`;
- Telefones, e-mails → `[TELEFONE-1]`, `[EMAIL-1]`;
- Contas bancárias, chaves PIX, valores muito específicos que possam identificar a operação → `[CONTA-1]`, `[VALOR-1]` (só anonimize valor quando ele for identificador do caso, não quando for dado relevante para a análise pedida — avise o usuário dessa troca antes de aplicá-la);
- Nome de empresa/cliente quando o documento for interno de escritório (não uma peça pública) → `[EMPRESA-1]`;
- Dados sensíveis específicos (saúde, orientação sexual, filiação sindical, dado de criança/adolescente) → marcador dedicado, ex. `[DADO-SAUDE-1]`, nunca deixado como texto livre mesmo que pareça "só contexto".

## Regra de consistência (a parte que mais falha)

O mesmo dado tem que virar sempre o mesmo marcador dentro do documento inteiro — se "João Silva" vira `[PARTE-A]` na primeira menção, toda menção seguinte a "João Silva" (inclusive variações como só "João" ou "o autor") também vira `[PARTE-A]`. Antes de devolver o texto, faça uma segunda passada só para checar essa consistência — é o erro mais comum e o que mais compromete a anonimização.

## Ao final, sempre

1. Devolva o texto anonimizado completo;
2. Devolva também, em bloco separado, o **mapa de marcadores** (`[PARTE-A] = João Silva`, etc.) — para o usuário guardar localmente e conseguir reidentificar o resultado da análise depois, sem que esse mapa circule junto com o documento anonimizado;
3. Avise: "Guarde o mapa de marcadores separado do texto anonimizado — enviar os dois juntos para a mesma ferramenta anula a anonimização."