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一、什么是软件抓包检测
所谓EXE软件抓包检测，就是给任何联网的可执行程序做一次“数据安检”。通过对网络通信流量的实时监控，它能迅速揪出哪些软件在“偷偷往外传东西”，有效防止因恶意软件或内部误操作导致的核心数据外泄。
本篇教程，就是站在网络安全的角度，给“鲸闲办公”做一次体检，看我们使用过程中，数据有没有泄露？如果泄露，是泄露了哪些信息？好让我们是否放心。
二、需要用到的工具
本方案采用 Charles + Proxifier 的组合模式，兼顾灵活性与强制穿透能力，具体分工如下：
Charles 作为业界主流的HTTP/HTTPS抓包调试代理工具，承担核心的“数据分析”职责。它能够清晰展示每个请求的Header、Body及响应内容，并支持对SSL加密流量进行解密（需在终端安装并信任Charles根证书），便于深度审查数据载荷中是否包含敏感字段或异常API调用。
Proxifier 则解决了Charles的固有短板——默认只能代理浏览器或配置了代理的应用，对系统底层服务、命令行工具或某些强制直连的EXE程序无能为力。Proxifier作为全局流量转发器，可将指定进程或系统所有TCP/UDP流量强制导向Charles的代理端口，从而实现对任何联网EXE的无死角捕获。
三、开始抓包流程
鲸闲办公采用的是HTTPS传输，我设置好了Charles+Proxifier ， 并且启动监听，下面我们从程序启动开始讲解，传输了哪些接口+数据。
下面是charles正在监听的界面，鲸闲办公所有的网络请求都会被charles监听到，如图：
程序启动-抓包
程序启动时，我们调用了3个接口。
接口1信息如下：
这个接口请求和返回，都没有什么涉及到隐私数据的。
接口2信息如下：
这个接口请求没有参数，返回一些配置信息， 好像是AI用到的提示词等信息，这个肯定也没有泄露什么隐私信息。
接口3信息如下：
这个接口是用户登录接口:
这个接口上传了一些信息：
{
"userId": "daea153c31f30974c1b55d1901e0ff33",
"localIp": "192.168.2.163",
"publicIp": "222.247.189.142",
"systemInfo": "Windows-10-AMD64",
"computerName": "LAPTOP-UHN4QSP8",
"macInfo": "70:08:94:26:41:f5",
"cpuInfo": "Intel64 Family 6 Model 183 Stepping 1, GenuineIntel"
}都是一些当前的电脑ip，mac地址，电脑系统的信息。也就是说，这些信息有泄露的风险！
智能体使用-抓包
我们搞了一个用到AI的智能体（表格拆分）作为案例来抓包，原始表格数据：
执行功能后，下面多出来了一个127.0.0.1的通信服务器地址，这个就是本机通讯，里面的所有接口都不涉及到泄露数据，就不分析了。
同时，还出现了 175.12.122.167 通信服务器地址 ， 这个就是DeepSeek的官方地址了，如图：
我们分析一下向DeepSeek泄露了哪些数据：
{
"model": "deepseek-chat",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 8000,
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是数据拆分 Python 代码生成器。只输出一行JSON，不要解释、不要markdown、不要代码块。\n只允许输出：\n{\"method_name\":\"csv_split_method\",\"code\":\"...\"}\n\n任务：根据用户描述，生成一个Python方法代码，按每一行计算拆分键 split_key，用于把数据拆分成多个文件。\n运行环境：Python 3.10.6；只允许使用 Python 标准库。\n输入上下文：\n下面会提供当前正在处理的一张表的表名和字段信息。\n你生成的代码只能基于这张表，优先使用下面给出的字段名，不允许编造不存在的列名。\n约束：\n1) 方法名必须是 csv_split_method。\n2) 方法入参为 row_numbers、rows_batch、titles。\n3) 只允许使用 Python 标准库。\n4) 代码必须可运行，包含必要的 import，且 import 写在方法内部。\n5) 不要写任何注释。\n6) 不要写 try/except 或异常处理代码。\n7) 只允许定义这一个方法，不允许再定义其他 def、class、lambda。\n8) 禁止读写文件，禁止访问网络、数据库、系统命令，禁止使用 pandas。\n9) 你要为每一行计算 split_key，允许按原列值、多个列拼接值、数值计算后结果、字符串清洗后结果作为 split_key。\n10) 必须返回 Python 字典，格式如下：\n {\"titles\":[\"列1\",\"列2\"],\"rows\":[{\"row_number\":1,\"split_key\":\"键A\",\"row\":[\"值1\",\"值2\"]}]}\n11) row_number 必须直接沿用输入 row_numbers 对应值。\n12) row 必须返回当前行最终要写出的行数据；如果只是按 key 拆分且不改内容，就原样返回当前行。\n13) split_key 不能为空；如果计算后为空，请返回“空值”。\n14) 所有批次返回的 titles 必须一致。\n15) rows_batch 和 titles 已经是原生 Python 列表，禁止再对入参做 JSON 解析。\n\n额外硬性约束：\n16) 只要用户提示词提到了列名，你必须先基于 titles 构建“标题名 -> 下标”的映射，再按标题名取值；禁止直接猜测或硬编码 row[0]、row[1]、row[18] 这类列下标。\n17) 当标题可能带单位、括号或空格时，必须优先做标题精确匹配；例如“单价”要优先匹配“单价(元)”或“单价（元）”，而不是随意选择别的列下标。\n18) 如果用户提示词里涉及多个列做条件判断，生成的代码里必须显式出现基于 titles 查找这些列下标的逻辑，例如先得到 sales_qty_idx、unit_price_idx、sales_amount_idx、gross_profit_idx，再读取 row[idx]。\n19) 如果用户提示词提到的列在 titles 中找不到，允许返回“空值”，但禁止改为使用其他不相关列替代，更禁止臆造接近含义的列。\n20) 对需要转数字的列，必须只对用户明确提到的目标列做数值转换，不能对未提及列做 float(...)。\n21) 返回的代码里如果出现多个固定数字列下标访问 row[数字]，通常说明你没有按标题名定位列，这是不允许的。\n"
},
{
"role": "user",
"content": "“选购商品” 进行拆分\n\n【输入表头】\n[主订单编号, 子订单编号, 选购商品, 商品规格, 商品数量, 商品ID, 商家编码, 商品单价, 订单应付金额, 运费, 优惠总金额, 平台优惠, 商家优惠, 达人优惠, 商家改价, 支付优惠, 红包抵扣, 支付方式, 手续费, 收件人, 收件人手机号, 省, 市, 区, 街道, 详细地址, 是否修改过地址, 买家留言, 订单提交时间, 旗帜颜色, 商家备注, 订单完成时间, 支付完成时间, APP渠道, 流量来源, 订单状态, 承诺发货时间, 订单类型, 鲁班落地页ID, 达人ID, 达人昵称, 所属门店ID, 售后状态, 取消原因, 预约发货时间, 仓库ID, 仓库名称, 序列号, 是否安心购, 广告渠道, 流量类型, 流量体裁, 流量渠道, 发货主体, 发货主体明细, 发货时间, 降价类优惠, 平台实际承担优惠金额, 商家实际承担优惠金额, 达人实际承担优惠金额, 预计送达时间, 是否平台仓自流转, 车型, 商品69码, 发货SN码, 发货IMEI码1, 发货IMEI码2, 预约送达时间, 建议发货时间（起）, 建议发货时间（止）, 物流SN码, 物流IMEI码1, 物流IMEI码2, _工作表名称_, _文件名称_, _创建时间_, _最后修改时间_, _最后访问时间_]\n\n【带下标的输入表头】\n[0:主订单编号, 1:子订单编号, 2:选购商品, 3:商品规格, 4:商品数量, 5:商品ID, 6:商家编码, 7:商品单价, 8:订单应付金额, 9:运费, 10:优惠总金额, 11:平台优惠, 12:商家优惠, 13:达人优惠, 14:商家改价, 15:支付优惠, 16:红包抵扣, 17:支付方式, 18:手续费, 19:收件人, 20:收件人手机号, 21:省, 22:市, 23:区, 24:街道, 25:详细地址, 26:是否修改过地址, 27:买家留言, 28:订单提交时间, 29:旗帜颜色, 30:商家备注, 31:订单完成时间, 32:支付完成时间, 33:APP渠道, 34:流量来源, 35:订单状态, 36:承诺发货时间, 37:订单类型, 38:鲁班落地页ID, 39:达人ID, 40:达人昵称, 41:所属门店ID, 42:售后状态, 43:取消原因, 44:预约发货时间, 45:仓库ID, 46:仓库名称, 47:序列号, 48:是否安心购, 49:广告渠道, 50:流量类型, 51:流量体裁, 52:流量渠道, 53:发货主体, 54:发货主体明细, 55:发货时间, 56:降价类优惠, 57:平台实际承担优惠金额, 58:商家实际承担优惠金额, 59:达人实际承担优惠金额, 60:预计送达时间, 61:是否平台仓自流转, 62:车型, 63:商品69码, 64:发货SN码, 65:发货IMEI码1, 66:发货IMEI码2, 67:预约送达时间, 68:建议发货时间（起）, 69:建议发货时间（止）, 70:物流SN码, 71:物流IMEI码1, 72:物流IMEI码2, 73:_工作表名称_, 74:_文件名称_, 75:_创建时间_, 76:_最后修改时间_, 77:_最后访问时间_]"
}
]
}
system角色提示词就是一些规则的指定，不存在泄露表格数据的风险。
主要就是user角色提示词，从上面的抓包数据分析出，用户描述，表格表头， 数据是泄露了。但是表格内容是没有泄露的，如下：
我们在测试一个 “数据清洗” 智能体， 原始表数据：
抓到的接口如下：
涉及到了4次deepseek请求。
第一次请求：
{
"model": "deepseek-chat",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 8000,
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是文件清洗提示词路由器。你的任务是把用户原始清洗要求聚合成最多两个提示词：rowPrompt 和 tablePrompt。\n\n职责边界：\n1. rowPrompt：交给行级清洗器 FileContentClean（底层 Python，逐行处理）。只放单行内部即可完成的清洗，例如：去空格、大小写/全半角转换、字段值替换/改写、正则提取、日期/数字/手机号/身份证等格式标准化、缺失值填充、同一行字段拼接/拆分/计算、文本归一化。凡是\"对某列的值按规则逐行清洗/替换/标准化\"，一律归 rowPrompt——这类精细值处理 Python 远强于 SQL。不得放依赖其他行、排序、分组或聚合结果的要求。\n\n2. tablePrompt：交给表格清洗器 TableBodyCleanTool（底层单表 SQL）。支持的能力包括：\n - 行操作：筛选/删除行、按列去重、排序、保留/删除/重排列、列投影、每组最新一条/TopN 明细保留\n - 列结构操作：删列、列重排、列重命名（只动列的存在/顺序/名字，不做逐行值清洗——逐行值清洗归 rowPrompt）\n - 单表统计：分组、聚合（求和、计数、均值等）、重复统计、重复记录统计、重复值统计\n - 窗口能力：组内排名、组内TopN、累计值、前后行对比、组内占比\n\n不支持的场景（应返回空 prompt）：\n- 多表关联、多表 join\n- 已入库表 SQL 分析\n- Excel 公式执行\n- 纯文件查找定位\n- 文件合并/拆分\n\n【最重要】单条要求可能要拆开分发，按动作归类，不按句子归类：\n- 用户的同一句话/同一个步骤里，可能同时混着「逐行值清洗」和「行筛选/删除行」两类动作。\n 例如：「成绩列提取数字，小于0或大于100的行直接删除」=「提取数字(行级)」+「删除满足条件的行(表级)」。\n- 这种必须把一句话拆成两半：值清洗动作（提取/格式化/替换/去空格/标准化…）放进 rowPrompt；\n 跨行动作（删除/过滤/只保留满足条件的行、去重、排序、TopN…）放进 tablePrompt。\n- 绝对禁止：因为两个动作写在同一句里，就把整句原样塞进 rowPrompt 而让 tablePrompt 空着。\n- 识别信号：凡出现「删除…行 / 过滤…行 / 只保留…的行 / 去掉…的记录 / 满足条件的行删掉」等表述，\n 这部分一律属于 tablePrompt，不论它和值清洗写在不写在同一句。\n- 拆开后通常先 row（把值清洗干净，例如成绩先提取成数字）再 table（再按干净后的值过滤行），\n 即 executionOrder=[\"row\",\"table\"]。\n\n输出规则：\n- 不要逐步骤输出；要把所有行级要求合并到 rowPrompt，把所有表格要求合并到 tablePrompt。\n- 不要遗漏用户任何要求，也不要因为不会拆就整句塞给一边。\n- 如果某类没有要求，对应 prompt 输出空字符串。\n- executionOrder 只允许 [\"row\",\"table\"] 或 [\"table\",\"row\"] 或单元素数组。通常先执行 row 再执行 table；只有用户明确要求先过滤/去重/排序后再做行内字段处理时才 table 在前。\n- 只有命中上面两类支持能力的要求，才填进对应 prompt。命中\"不支持的场景\"清单、或既不属于行级清洗也不属于表格清洗、无法归类的要求，对应 prompt 一律留空，不要为了凑数硬塞进 tablePrompt——两个 prompt 都为空时上层会显式提示该需求暂不支持，由用户调整后重试。\n\n只输出 JSON 对象，格式：{\"rowPrompt\":\"行级清洗聚合要求\",\"tablePrompt\":\"表格清洗聚合要求\",\"executionOrder\":[\"row\",\"table\"]}\n\n示例（注意第 2 条被拆成了两半）：\n用户要求：\n1. \"考试日期\"统一为 yyyy-MM-dd 格式\n2. \"成绩\"列提取数字，小于0或大于100的行直接删除\n3. \"科目名称\"去除前后空格\n正确输出：\n{\"rowPrompt\":\"1. 将'考试日期'列统一转换为 yyyy-MM-dd 格式。\\n2. 从'成绩'列提取数字。\\n3. 去除'科目名称'列前后空格。\",\"tablePrompt\":\"删除'成绩'列数值小于0或大于100的行。\",\"executionOrder\":[\"row\",\"table\"]}\n"
},
{
"role": "user",
"content": "用户清洗要求：\n1. \"月份\"统一为 yyyy-MM 格式\n2. \"供电量kWh\"提取数字\n3. \"损耗kWh\"提取数字，空值填充为 0\n4. \"用户数\"提取数字，空值填充为 0\n5. \"故障次数\"提取数字，空值填充为 0\n6. \"平均负荷MW\"提取数字\n\n请输出两个聚合提示词和执行顺序 JSON。"
}
]
}
第二次请求：
{
"model": "deepseek-chat",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 8000,
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是文件清洗规则分析助手。请根据用户提示词和标题列表，识别本次规则真正涉及的列，以及其中哪些列属于时间/日期列。\n只输出一个 JSON 对象，不要解释，不要 markdown。\n输出格式固定为：\n{\"referenced_columns\":[\"列1\",\"列2\"],\"temporal_columns\":[\"列1\",\"列2\"],\"target_columns\":[\"目标列1\",\"目标列2\"]}\n约束：\n1. 返回的列名必须严格来自标题列表，不能编造。\n2. referenced_columns 只保留本次规则真正会用到的列，不要返回无关列。\n3. temporal_columns 必须是 referenced_columns 的子集。\n4. 如果没有识别到时间列，temporal_columns 返回空数组。\n5. referenced_columns 和 temporal_columns 都必须保持标题原始顺序。\n6. target_columns 表示本次规则要写入的目标标题，可以是新增列，也可以是用户明确提到的目标列名。\n7. target_columns 不受标题列表限制，可以输出标题列表中原本不存在、但用户明确要求新增的列名。\n8. 如果用户没有明确要写入的新列或目标列，target_columns 返回空数组。\n"
},
{
"role": "user",
"content": "用户提示词：1. 将'月份'列统一转换为 yyyy-MM 格式。\n2. 从'供电量kWh'列提取数字。\n3. 从'损耗kWh'列提取数字，并将空值填充为 0。\n4. 从'用户数'列提取数字，并将空值填充为 0。\n5. 从'故障次数'列提取数字，并将空值填充为 0。\n6. 从'平均负荷MW'列提取数字。\n标题列表：[\"变电站ID\",\"月份\",\"供电量kWh\",\"损耗kWh\",\"用户数\",\"故障次数\",\"平均负荷MW\"]"
}
]
}
第三次请求：
{
"model": "deepseek-chat",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 8000,
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是“行级清洗规则规划器”。\n你的任务是把用户提示词规划成稳定的结构化步骤，供后续代码生成器使用。\n这是“单行处理器”，只能处理当前行里的字段值、当前行新增列、当前行字段赋值，不能删除行、过滤行、聚合、排序、引用上一行或其他行。\n只输出一个 JSON 对象，不要解释，不要 markdown。\n\n输出格式：\n{\n \"referenced_columns\": [\"列1\", \"列2\"],\n \"temporal_columns\": [\"列1\"],\n \"target_columns\": [\n {\"title\":\"目标列1\",\"mode\":\"create_new|reuse_existing|reuse_or_create\"}\n ],\n \"steps\": [\n {\n \"operation_type\":\"text_delete|text_replace|text_transform|extract_columns|number_transform|datetime_transform|conditional_assign|column_rename|column_reorder\",\n \"source_columns\":[\"源列1\"],\n \"target_columns\":[\"目标列1\",\"目标列2\"],\n \"description\":\"步骤说明\",\n \"parameters\":{}\n }\n ]\n}\n\n规则：\n1. referenced_columns 必须严格来自标题列表，保持标题原始顺序。\n2. temporal_columns 必须是 referenced_columns 的子集。\n3. target_columns 描述的是本次规则最终要写入的列；mode:\n create_new 表示必须新增，不允许复用已有同名列；\n reuse_existing 表示必须写回已有列，不允许新增；\n reuse_or_create 表示已有则复用，不存在则新增。\n4. steps 必须按用户提示词顺序输出，不要合并丢失步骤。\n5. operation_type 只能从给定枚举里选，禁止输出 row_filter、row_delete、join、group_by、window 等非单行能力。\n6. 如果用户要求的是“提取到新列”，优先使用 extract_columns。\n7. 如果用户要求的是当前行条件补值，使用 conditional_assign。\n8. 不能编造标题列表里不存在的源列。\n9. 可以规划标题列表里不存在、但用户明确要求新增的目标列。\n10. 如果某步无法稳定规划，也要保留可识别部分，不要臆造不存在的列。\n11. parameters 必须尽量结构化，禁止只留空对象；如果能从提示词里确定语义，就写成通用参数，而不是把实现细节留给后续代码生成器猜。\n12. 对 text_delete / text_replace：\n text_delete 可使用 {\"tokens\":[\"待删除内容1\",\"待删除内容2\"],\"trim\":true|false}\n text_replace 可使用 {\"replacements\":[{\"from\":\"原值\",\"to\":\"目标值\"}]}\n13. 对 text_transform：\n 必须填写 transform_kind。\n transform_kind 允许值：normalize_case、trim_whitespace、normalize_whitespace、pad_left。\n 当 transform_kind=normalize_case 时，必须补充 case_style，取值仅允许 upper 或 lower。\n 当 transform_kind=trim_whitespace 时，可补充 {\"trim\":true}。\n 当 transform_kind=normalize_whitespace 时，可补充 {\"trim\":true,\"collapse_internal_spaces\":false}。\n 当 transform_kind=pad_left 时，必须补充 {\"pad_char\":\"0\",\"target_length\":6} 这类参数。\n 当用户要求“补齐位数 / 左侧补0 / 编码补齐到固定长度”时，优先规划为 text_transform + pad_left，\n 不要错误规划成 number_transform，也不要把编码类字段当成数值字段处理。\n14. 对 extract_columns：\n 必须优先填写 extract_kind，推荐值包括 id_card_birth、email_account_domain、address_province_city、\n range_split、date_part；必要时补充 {\"date_format\":\"yyyy/MM/dd\",\"parts\":[\"year\",\"month\"]} 这类参数。\n15. 对 number_transform：\n 必须填写 transform_kind，推荐值包括 format_decimal、unit_convert、minor_to_major、extract_integer、extract_decimal。\n format_decimal 推荐参数：{\"scale\":2}\n unit_convert 推荐参数：{\"source_unit\":\"auto\",\"target_unit\":\"g\",\"allow_plain_number\":true}\n minor_to_major 推荐参数：{\"source_unit\":\"minor\",\"target_unit\":\"major\",\"divisor\":100,\"scale\":2}\n extract_integer 推荐参数：{\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false}\n extract_decimal 推荐参数：{\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"keep_decimal_point\":true}\n 当用户说“保留整数 / 转成整数 / 数量保留整数 / 去掉单位后保留整数”时，\n 如果原值可能包含单位后缀、空格、逗号或其他非数字字符，优先规划为 extract_integer，\n 不要错误规划成 format_decimal。\n 当用户说“提取数字 / 转成数值 / 提取数值 / 保留小数 / 去掉无关字符但保留小数点”时，\n 如果目标结果允许小数，必须优先规划为 extract_decimal，不要错误规划成 extract_integer。\n 如果提示词里给了示例值，例如“2kg 转成 2000”，要把目标单位和换算方向明确写进 parameters。\n16. 对 datetime_transform：\n 必须优先填写 transform_kind，推荐值包括 normalize_format、extract_part、relative_time_parse、date_diff、weekend_mark。\n 如果提示词给了格式样例、原格式说明、区域时间说法或显式格式串，必须写入 parameters，而不是让后续代码生成器自己猜。例如 {\"input_format\":\"yyyy/MM/dd\",\"output_part\":\"quarter\"}。\n 如果用户明确给出了原始输入格式，必须把该格式直接写入 parameters.input_format。\n 如果用户提示里同时出现了时间部分、目标格式包含时分秒，或样例值本身带时分秒，parameters 应尽量补充同族输入格式变体，例如 input_formats / input_format_variants，明确是否包含 HH:mm:ss、HH:mm，以及常见分隔符变体，避免后续只生成单一格式导致解析失败。\n"
},
{
"role": "user",
"content": "用户提示词：1. 将'月份'列统一转换为 yyyy-MM 格式。\n2. 从'供电量kWh'列提取数字。\n3. 从'损耗kWh'列提取数字，并将空值填充为 0。\n4. 从'用户数'列提取数字，并将空值填充为 0。\n5. 从'故障次数'列提取数字，并将空值填充为 0。\n6. 从'平均负荷MW'列提取数字。\n标题列表：[\"变电站ID\",\"月份\",\"供电量kWh\",\"损耗kWh\",\"用户数\",\"故障次数\",\"平均负荷MW\"]\n已识别上下文：{\"referenced_columns\":[\"月份\",\"供电量kWh\",\"损耗kWh\",\"用户数\",\"故障次数\",\"平均负荷MW\"],\"target_columns\":[],\"temporal_columns\":[\"月份\"]}"
}
]
}
system 提示词 也是一些规则，user提示词里面包含了表头信息了，也就是说这里，泄露了表头数据。
用户提示词：
1. 将'月份'列统一转换为 yyyy-MM 格式。\n2. 从'供电量kWh'列提取数字。\n3. 从'损耗kWh'列提取数字，并将空值填充为 0。\n4. 从'用户数'列提取数字，并将空值填充为 0。\n5. 从'故障次数'列提取数字，并将空值填充为 0。\n6. 从'平均负荷MW'列提取数字。\n标题列表：[\"变电站ID\",\"月份\",\"供电量kWh\",\"损耗kWh\",\"用户数\",\"故障次数\",\"平均负荷MW\"]\n已识别上下文：{\"referenced_columns\":[\"月份\",\"供电量kWh\",\"损耗kWh\",\"用户数\",\"故障次数\",\"平均负荷MW\"],\"target_columns\":[],\"temporal_columns\":[\"月份\"]}
第四次请求：
这个应该就是最后一步生成python代码了。
这个稍微长一点，可以自己看原始数据：
{
"model": "deepseek-chat",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 8000,
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是Python开发助手。只输出一行JSON，不要解释、不要markdown、不要代码块。\r\n 只允许输出：\r\n {\"method_name\":\"file_clean_fish_method_v2\",\"code\":\"...\"}\r\n\r\n 任务：根据用户描述，生成一个Python方法代码，处理一批列表数据的行/列/单元格操作。\r\n 运行环境：Python 3.10.6；只允许使用 Python 标准库。\r\n 输入上下文：\r\n 下面会提供当前正在处理的一张表的表名和字段信息。\r\n 你生成的代码只能基于这张表，优先使用下面给出的字段名，不允许编造不存在的列名。\r\n 约束：\r\n 1) 方法名必须是 file_clean_fish_method_v2。\r\n 2) 方法入参为 row_numbers、rows_batch、titles，分别为原表主键数组、二维行数据数组、标题数组。\r\n 3) 只允许使用 Python 标准库。\r\n 4) 代码必须可运行，包含必要的 import，且 import 写在方法内部。\r\n 5) 不要写任何注释。\r\n 6) 不要写 try/except 或异常处理代码。\r\n 7) 只允许定义这一个方法，不允许再定义其他 def、class、lambda。\r\n 8) 多个逐行步骤也必须直接写在这一个方法里面连续处理，不要拆成多个方法。\r\n 9) 直接操作 rows 和 titles 两个列表，不要输出任何辅助函数。\r\n 10) 列定位请直接使用原生列表操作，例如：if \"列名\" in titles: idx = titles.index(\"列名\")。\r\n 11) 删除行时，让当前 rows 变成 []，并且不要把这行加入输出结果。\r\n 12) 方法返回值必须直接是 Python 字典：{\"titles\": 当前标题数组, \"rows\": [{\"row_numbers\": [主键1, 主键2, ...], \"rows\": [行数据数组1, 行数据数组2, ...]}, ...]}，不要再转成 json 字符串。\r\n 13) 外层 rows 里的 row_numbers 必须与 rows 一一对应，row_numbers 中的值直接沿用输入的 row_numbers。\r\n 14) 只保留外层 titles，rows 里的每个元素不要再单独返回 titles。\r\n 15) 不允许访问数据库、文件、网络、系统命令，不允许依赖批次外其他行。\r\n 16) row_numbers 中的值就是原表 `_id_inner`，可用于处理“删除1-50行”这类需求，也必须在输出时继续透传。\r\n 17) rows_batch 和 titles 已经是原生 Python 列表，禁止再对入参做 JSON 解析。\r\n 18) 错误示例：{\"titles\":[...],\"rows\":[{\"row_numbers\":[1],\"rows\":[[...]],\"titles\":[...]}]}。\r\n 19) 正确示例：{\"titles\":[...],\"rows\":[{\"row_numbers\":[1],\"rows\":[[...]]}]}。\n文件清洗 V2 约束：\n\n【一、生成流程】\n- 先读取结构化规则计划、允许列名、共享表头，再决定代码实现。\n- 能使用固定代码模式的场景，优先使用固定代码模式，不要临时发挥。\n- 先在唯一的方法体内定义必要常量和局部变量，再定义列索引，再按用户规则顺序处理每一行。\n- 严禁再定义任何额外 def、class、lambda；所有解析逻辑都必须直接内联在这一个方法里。\n- 输出前做一次自检：检查是否遗漏规则、是否额外追加动作、是否存在明显不一致实现。\n\n【二、共享时间模板（必须内联，禁止额外 def）】\n- 如果本次规则涉及任何日期、时间、月份、订单月份、季度、星期、时间口语解析，必须先在函数顶部放入下面这段默认格式数组，并在需要的列处理分支里直接内联解析循环；禁止定义 merge_datetime_formats、parse_datetime_auto 或任何其他辅助 def：\nDEFAULT_DATETIME_FORMATS = [\n '%Y-%m-%d', '%Y/%m/%d', '%Y.%m.%d', '%Y%m%d',\n '%Y年%m月%d日', '%Y年%m月%d号',\n '%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%Y/%m/%d %H:%M:%S', '%Y.%m.%d %H:%M:%S',\n '%Y年%m月%d日 %H:%M:%S', '%Y-%m-%d %H:%M', '%Y/%m/%d %H:%M',\n '%Y.%m.%d %H:%M', '%Y年%m月%d日 %H:%M', '%Y%m%d %H:%M:%S', '%Y%m%d %H:%M',\n '%Y%m%d%H%M%S', '%Y%m%d%H%M',\n '%Y-%m', '%Y/%m', '%Y.%m', '%Y年%m月', '%Y%m',\n '%m/%d/%Y %H:%M:%S', '%m/%d/%Y %H:%M',\n '%m-%d-%Y %H:%M:%S', '%m-%d-%Y %H:%M',\n '%m.%d.%Y %H:%M:%S', '%m.%d.%Y %H:%M',\n '%m/%d/%Y', '%m-%d-%Y', '%m.%d.%Y',\n '%Y-%m-%dT%H:%M:%S', '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f',\n '%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ', '%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z'\n]\nuser_formats = [...] # 只能来自结构化规则计划 parameters\nformats = user_formats + [fmt for fmt in DEFAULT_DATETIME_FORMATS if fmt not in user_formats]\nparsed_dt = None\nfor fmt in formats:\n try:\n parsed_dt = datetime.strptime(raw, fmt)\n break\n except ValueError:\n continue\nif parsed_dt is None:\n raise ValueError(...)\n\n【三、通用总原则】\n- 当前任务要求所有输入文件复用同一份 Python 代码，因此生成逻辑必须只依赖共享表头和结构化规则计划，禁止按文件名、批次号或样本行内容写分支。\n- 必须完整实现用户提示中的每一条规则，不能遗漏；同一列出现多条规则时，必须按用户顺序依次执行。\n- 只能实现“用户明确说明”或“结构化规则计划明确给出”的动作，禁止基于列名语义、行业常识或个人经验擅自追加清洗步骤。\n- 严格区分“解析兼容性”和“回写清洗动作”：为了完成用户明确要求，可以在内部临时做 strip、replace、解析、类型转换等兼容处理；但最终写回 row 的结果，只能包含用户明确要求的变更，不能顺手额外去掉逗号、货币符号、单位、空格，不能额外做未声明的文本归一化或类型改写，也不能删列、过滤行。只有当用户或结构化规则计划明确要求“提取到新列 / 新增列”时，才允许补列。\n- 如果用户只要求去除某一个特定符号或做某一个特定动作，就只能做这一项，不能自动扩展成整套“常规清洗”。例如用户只写“去除￥符号”，就只能去￥，不能顺手去千分位逗号、不能转成数值、不能改写小数格式；用户只写“去除单位kg”，就只能去掉 kg，不能顺手去空格、去逗号、转整数，除非用户或规则计划明确要求。\n- 只允许使用 Python 标准库；禁止访问文件、网络、系统命令，禁止使用 eval、exec、__import__、open、subprocess、socket。\n- 所有你自己生成的 Python 标识符必须只使用 ASCII 字符：字母、数字、下划线。禁止把原始列名直接拼进变量名、函数名、临时变量名，例如禁止生成 idx_成交日期、idx_建筑面积㎡、tmp_销售额（万元）。\n- 原始列名只能出现在字符串字面量里，例如 titles.index('建筑面积㎡')、idx_map.get('建筑面积㎡')；即使列名包含空格、括号、百分号、斜杠、中文单位、㎡、℃ 等字符，也不得直接出现在 Python 标识符中。\n- 定位列索引时优先使用安全写法，例如 idx_sale_date = titles.index('成交日期') if '成交日期' in titles else -1，或先构造 idx_map = {name: titles.index(name) for name in titles} 再读取 idx_map.get('成交日期', -1)。\n- 如果为了完成用户明确要求而需要做数值比较、阈值判断或内部解析，可以先在临时变量上执行 str(cell).strip().replace(\",\", \"\") 等兼容处理；比较阈值必须写成纯数字字面量；但除非用户或规则计划明确要求回写该结果，否则不能把这个临时去逗号结果直接写回 row。\n- 做日期比较前，必须先执行 str(cell).strip()，再解析成 datetime/date 后比较，不允许直接比较字符串日期。\n\n【四、空值、异常与返回结构】\n- 不能只在“用户明确提到空值”时才处理空值。所有文本清洗、数值转换、日期转换、提取新列、枚举标准化，都必须默认兼容 None、空字符串、空格、全角空格、制表符、换行、null、none、n/a、na 这类空值输入。\n- 空值判断必须使用紧凑写法，例如 raw is None、str(raw).replace('\\u3000', ' ').strip() == ''，或只定义一个很小的 empty_tokens = {'', 'null', 'none', 'n/a', 'na'} 集合；禁止枚举 ' '、' '、' ' 这类不同长度的空格字符串，禁止生成超长 empty_values / blank_values 常量。\n- 推荐先在方法顶部统一定义全角映射、默认时间格式数组等必要常量或局部变量；禁止再定义 normalize_text、is_empty_value 等额外 def。\n- 对制表符和换行要特别严格处理。不能只依赖最外层一次 strip()，必须显式兼容实际控制字符 \\t、\\n、\\r，以及文本字面量 \"\\\\t\"、\"\\\\n\"、\"\\\\r\"；但仍然禁止把各种空白情况硬编码成海量字符串枚举。\n- 做数值转换、日期转换、单位换算、提取账号域名、提取身份证年月等操作前，必须先判断空值。若原始值为空，默认写回空字符串或保持空值，不能对空串直接 float()、int()、datetime.strptime()，也不能把空值当异常抛出，除非用户明确要求“空值报错”。\n- 只允许对解析、日期转换、数值转换使用最小必要的 try/except；失败时必须 raise ValueError，错误信息里必须带 row_numbers[i]、列名、原始值、规则名，原始值优先使用 {raw!r} 风格输出。\n- 对“提取到新列”这类规则，空值可以写空字符串；但只要原始值非空且结构不合法、格式不匹配或解析失败，就必须 raise ValueError，绝对不能吞异常后回填空字符串。\n- 上一条特别适用于：身份证提取出生年月、邮箱拆账号名/域名、地址提取省市、区间价格拆最小价最大价、日期提取季度/星期/年月日等场景。非空坏值必须报错，不能有时抛错、有时静默返回空值。\n- 如果列不存在，只能跳过该条规则，不能编造列名，也不能影响其他规则执行。\n- 返回结果必须严格是 {\"titles\":[...],\"rows\":[{\"row_numbers\":[...],\"rows\":[...]}]} 这一结构，不要返回其他字段，不要转成 JSON 字符串。\n- rows 里的 row_numbers 必须与 rows 一一对应，row_numbers 只能透传当前输入批次传入的值。\n\n【五、行结构与列操作】\n- 任何新增列、删除列、重命名列、调整顺序，都必须保证最终每一行的列数与 titles 完全一致。\n- 如果目标标题已经存在于 titles 中，例如原表已经有“域名”“城市”，必须复用已有列索引直接赋值，不能再次 append 同名标题，也不能在行尾继续 row.append 同名列值。\n- 只有目标标题原本不存在时，才允许先向 titles 追加标题，再给每一行写入该新列值。\n- 只要 titles 新增了列，而当前 row 还是旧长度，就必须在写 row[idx] 之前先补齐长度，例如先执行 if len(row) < len(titles): row.extend([''] * (len(titles) - len(row)))。禁止出现“titles 已 append 新列，但 row 还没扩容，就直接 row[idx_new] = ...”这种写法，否则会触发 list assignment index out of range。\n- 禁止使用“while len(row) < len(new_titles): row.append('') 后再继续无脑 row.append(...)”这种写法。必须先确定每个目标列的固定索引，再按索引写回，确保每一行长度始终与 titles 完全一致。\n- 这是行级清洗器，只能处理当前单行，不能删除行、过滤行、聚合、排序、引用上一行或其他行，也不能改变输入行数。\n- 必须严格按照“结构化规则计划”实现，不要重新发明步骤，不要新增计划外的操作类型。\n- 如果结构化规则计划里的某一步已经给出了 parameters，必须优先按 parameters 实现，不能只按自然语言示例猜测。\n\n【六、text_transform 规则】\n- 必须严格按 transform_kind 分发实现，不要回退到其他 operation_type 的处理分支。\n- transform_kind=normalize_case 时，必须读取 case_style，且 case_style 仅允许 upper 或 lower。\n- case_style 的取值必须严格遵守结构化规则计划，不要自行改写、补全或推断其他取值。\n- transform_kind=trim_whitespace 时，只处理首尾空白，不要额外修改中间内容。\n- transform_kind=normalize_whitespace 时，只按 parameters 控制空白处理；如果没有明确给出 collapse_internal_spaces=true，\n 就不要擅自压缩中间空格。\n- transform_kind=pad_left 时，必须读取 pad_char 和 target_length；对非空值先转成字符串，再在左侧补齐到固定长度，长度已满足时保持原值不变。\n- 对区划代码、编码、编号这类字段，如果规则计划明确要求左补齐，只能按文本补齐实现，不能先转成数值再写回。\n- text_transform 执行前允许在临时变量上做 str(cell) 和最小必要的空值判断；但最终写回只能包含规则计划明确要求的结果。\n\n【七、number_transform 规则】\n- transform_kind=format_decimal 时，必须按 scale 固定输出位数。\n- transform_kind=unit_convert 时，必须显式处理 source_unit/target_unit/allow_plain_number，不允许把“不是 kg”直接当纯数字。\n- transform_kind=minor_to_major 时，必须按 divisor 换算，并优先按 scale 输出稳定格式。\n- transform_kind=extract_integer 时，必须先做文本归一化，再去掉单位后缀、空格、逗号和其他非数字字符，最后转成整数。\n- transform_kind=extract_decimal 时，必须先做文本归一化，再去掉千分位逗号、单位后缀和其他无关字符，但必须保留合法的小数点与可选负号；最终必须转成 float、Decimal 的等价十进制数值，或按用户要求格式化成保留小数的字符串，绝对不能转成 int。\n- 对 \"59个\"、\"1789件\"、\"1,204箱\" 这类值，不能直接 float(raw) 或 int(raw)，必须先清洗再转。\n- 如果 parameters 已给出 strip_non_numeric=true，必须用正则或等价方式提取数字主体；非空值提取失败时必须 raise ValueError。\n- 如果目标列语义是汇率、单价、金额、折扣率、重量、比例等允许小数的数值，绝对不能使用只保留整数的正则（例如 [^\\d\\-]）；必须保留小数点，例如使用 [^\\d\\.\\-] 或等价实现，避免把 7.12 清洗成 712。\n- 如果 parameters 没有明确要求 strip_non_numeric、去千分位、去单位、转纯数字、保留几位小数，就不能自行追加这些动作；不能因为列名像金额、汇率、重量、数量就自动补做“常规数值清洗”。\n- 对“金额、折扣、重量、账单金额”这类典型数值列，如果用户明确要求做数值转换、单位换算、格式标准化，且清洗后值为空，则默认保留为空，不要抛错；只有非空且转换失败时才 raise ValueError。若用户并未明确要求转换，则不要仅因列名像金额列就自动改写其格式。尤其是“订单金额去除￥符号”这类规则，默认只删除￥，保留其余原始数值文本形态（包括千分位逗号、小数位写法）。\n\n【八、datetime_transform 与 extract_columns 规则】\n- 如果是提取身份证出生年月、手机号标准化、日期统一格式等高风险规则，必须优先保证结果正确，不允许猜测性填充值。\n- 必须优先按 transform_kind / extract_kind 实现；如果 parameters 已给出 input_format、input_formats、input_format_variants、output_part、parts 等字段，必须直接使用，且这些用户明确给出的输入格式优先级必须高于通用兜底格式。\n- 后续所有时间规则都必须复用上面的 DEFAULT_DATETIME_FORMATS 和同一套内联解析模式，禁止定义 parse_datetime_auto、merge_datetime_formats 或其他时间辅助 def。\n- <b>没有</b> input_format、input_formats、input_format_variants 时，必须直接使用 DEFAULT_DATETIME_FORMATS 做内联解析；<b>禁止</b>自行定义 user_formats 列表。\n- user_formats 的唯一合法来源是：结构化规则计划 parameters 里的 input_format、input_formats、input_format_variants；<b>禁止</b>根据列名、文件内容、抽样值、个人经验或“兼容更多格式”的想法擅自扩写一串格式。\n- 这个固定数组必须一次性完整包含通用日期、日期时间、月份、ISO 时间的常见格式；不能因为当前样例没出现就删掉其中某些格式，也不能只保留少数几个格式。\n- 如果用户提示明确给出了原始输入格式、格式族，或 parameters 提供了 input_format / input_formats / input_format_variants，必须把这些用户指定格式放进 USER_DATETIME_FORMATS，并且保留完整格式粒度，不能把带时分秒的样例截断成纯日期格式，也不能把 HH:mm:ss 缩成 HH:mm。\n- 如果用户要求统一为 yyyy-MM-dd 或 yyyy-MM-dd HH:mm:ss，生成代码时必须先按“USER_DATETIME_FORMATS 优先 + DEFAULT_DATETIME_FORMATS 兜底”的顺序解析，再统一格式化输出。\n- 同一个源时间列如果既要做格式化，又要提取订单月份、季度、星期等派生结果，必须复用同一套 merged formats，或直接复用第一次成功解析出的 parsed datetime；禁止前一处用一套格式列表、后一处又换另一套更宽或更窄的格式列表。\n- 如果用户提示词或结构化规则计划里明确给了原始时间样例值，必须按样例值的完整粒度生成 USER_DATETIME_FORMATS：样例里有秒就保留到秒，样例里有分钟就保留到分钟；禁止把 01/06/2025 18:50:00 这种样例错误简化成 %m/%d/%Y。\n- 对任何时间列，禁止生成这种重复代码：在“下单时间格式化”和“订单月份提取”两个分支里各自重新定义 user_formats/default_formats/formats。正确做法是：在唯一方法体顶部定义一次 DEFAULT_DATETIME_FORMATS，在行处理时做内联解析，并在同一行内复用第一次成功解析出的 parsed datetime。\n\n【九、时间口语解析规则】\n- 当用户在时间规则里举例“最近7天、最近1个月、昨天、今天、上周、本月”等口语时间时，默认要把这些示例理解成时间语义模式，而不是固定白名单；除非用户明确说“只处理这几个固定值”，否则绝对不能只写 raw == '最近7天'、raw == '最近1个月' 这种 exact match 判断。\n- 对“最近N天、最近N月、最近N个月、最近N年、最近N周、最近N小时、最近N分钟”这类时间口语，必须优先按参数化规则生成代码，推荐使用正则提取数字和单位；可使用 datetime.now() 作为当前时间基准，输出必须是标准时间字符串；只有明显无法解析时才允许抛 ValueError。\n- 如果用户提示中出现“最近7天、最近1个月”这类样例，而代码里仍只保留两个固定字符串分支，没有抽象出 N 和单位的通用解析逻辑，这份代码视为不合格，必须改写成模式匹配。\n- 对“最近1月”和“最近1个月”要视为同类语义，不能只支持其中一种字面写法；“天、月、个月、年、周、小时、分钟”这些常见单位都应优先考虑同类泛化。\n- 如果用户要求把时间口语转换成“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式，且输入值已经是其他常见日期时间格式，也应优先尝试解析并格式化，不要因为不在口语示例白名单里就直接报错。\n- 生成时间口语代码时，优先写成“先判断空值 -> 再做正则/模式识别 -> 再格式化输出 -> 无法识别才报错”的结构，不允许把未命中的值静默原样保留。\n\n共享表头：[\"变电站ID\",\"月份\",\"供电量kWh\",\"损耗kWh\",\"用户数\",\"故障次数\",\"平均负荷MW\"]\n基准文件：变电站月报.csv\n本次规则允许使用的列名：[\"月份\",\"供电量kWh\",\"损耗kWh\",\"用户数\",\"故障次数\",\"平均负荷MW\"]\n结构化规则计划：{\"isEmpty\":false,\"normalizedPrompt\":\"1. 将'月份'列统一转换为 yyyy-MM 格式。\\\u00002. 从'供电量kWh'列提取数字。\\\u00003. 从'损耗kWh'列提取数字，并将空值填充为 0。\\\u00004. 从'用户数'列提取数字，并将空值填充为 0。\\\u00005. 从'故障次数'列提取数字，并将空值填充为 0。\\\u00006. 从'平均负荷MW'列提取数字。\",\"referencedColumns\":[\"月份\",\"供电量kWh\",\"损耗kWh\",\"用户数\",\"故障次数\",\"平均负荷MW\"],\"steps\":[{\"description\":\"将月份列统一转换为yyyy-MM格式\",\"operationType\":\"datetime_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"normalize_format\",\"input_format_variants\":[\"yyyy/MM\",\"yyyy-MM\",\"yyyyMM\",\"yyyy/M\",\"yyyy-M\"],\"output_format\":\"yyyy-MM\"},\"sourceColumns\":[\"月份\"],\"targetColumns\":[\"月份\"]},{\"description\":\"从供电量kWh列提取数字\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_decimal\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"keep_decimal_point\":true},\"sourceColumns\":[\"供电量kWh\"],\"targetColumns\":[\"供电量kWh\"]},{\"description\":\"从损耗kWh列提取数字，并将空值填充为0\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_decimal\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"keep_decimal_point\":true,\"fillna\":0},\"sourceColumns\":[\"损耗kWh\"],\"targetColumns\":[\"损耗kWh\"]},{\"description\":\"从用户数列提取数字，并将空值填充为0\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_integer\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"fillna\":0},\"sourceColumns\":[\"用户数\"],\"targetColumns\":[\"用户数\"]},{\"description\":\"从故障次数列提取数字，并将空值填充为0\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_integer\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"fillna\":0},\"sourceColumns\":[\"故障次数\"],\"targetColumns\":[\"故障次数\"]},{\"description\":\"从平均负荷MW列提取数字\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_decimal\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"keep_decimal_point\":true},\"sourceColumns\":[\"平均负荷MW\"],\"targetColumns\":[\"平均负荷MW\"]}],\"targetColumns\":[{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"月份\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"供电量kWh\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"损耗kWh\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"用户数\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"故障次数\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"平均负荷MW\"}],\"temporalColumns\":[\"月份\"]}"
},
{
"role": "user",
"content": "原始需求：\n1. 将'月份'列统一转换为 yyyy-MM 格式。\n2. 从'供电量kWh'列提取数字。\n3. 从'损耗kWh'列提取数字，并将空值填充为 0。\n4. 从'用户数'列提取数字，并将空值填充为 0。\n5. 从'故障次数'列提取数字，并将空值填充为 0。\n6. 从'平均负荷MW'列提取数字。\n\n请严格根据下面的结构化规则计划生成 Python：\n{\"isEmpty\":false,\"normalizedPrompt\":\"1. 将'月份'列统一转换为 yyyy-MM 格式。\\\u00002. 从'供电量kWh'列提取数字。\\\u00003. 从'损耗kWh'列提取数字，并将空值填充为 0。\\\u00004. 从'用户数'列提取数字，并将空值填充为 0。\\\u00005. 从'故障次数'列提取数字，并将空值填充为 0。\\\u00006. 从'平均负荷MW'列提取数字。\",\"referencedColumns\":[\"月份\",\"供电量kWh\",\"损耗kWh\",\"用户数\",\"故障次数\",\"平均负荷MW\"],\"steps\":[{\"description\":\"将月份列统一转换为yyyy-MM格式\",\"operationType\":\"datetime_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"normalize_format\",\"input_format_variants\":[\"yyyy/MM\",\"yyyy-MM\",\"yyyyMM\",\"yyyy/M\",\"yyyy-M\"],\"output_format\":\"yyyy-MM\"},\"sourceColumns\":[\"月份\"],\"targetColumns\":[\"月份\"]},{\"description\":\"从供电量kWh列提取数字\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_decimal\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"keep_decimal_point\":true},\"sourceColumns\":[\"供电量kWh\"],\"targetColumns\":[\"供电量kWh\"]},{\"description\":\"从损耗kWh列提取数字，并将空值填充为0\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_decimal\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"keep_decimal_point\":true,\"fillna\":0},\"sourceColumns\":[\"损耗kWh\"],\"targetColumns\":[\"损耗kWh\"]},{\"description\":\"从用户数列提取数字，并将空值填充为0\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_integer\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"fillna\":0},\"sourceColumns\":[\"用户数\"],\"targetColumns\":[\"用户数\"]},{\"description\":\"从故障次数列提取数字，并将空值填充为0\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_integer\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"fillna\":0},\"sourceColumns\":[\"故障次数\"],\"targetColumns\":[\"故障次数\"]},{\"description\":\"从平均负荷MW列提取数字\",\"operationType\":\"number_transform\",\"parameters\":{\"transform_kind\":\"extract_decimal\",\"strip_non_numeric\":true,\"keep_sign\":false,\"keep_decimal_point\":true},\"sourceColumns\":[\"平均负荷MW\"],\"targetColumns\":[\"平均负荷MW\"]}],\"targetColumns\":[{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"月份\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"供电量kWh\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"损耗kWh\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"用户数\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"故障次数\"},{\"mode\":\"reuse_existing\",\"title\":\"平均负荷MW\"}],\"temporalColumns\":[\"月份\"]}"
}
]
}但是也是没有泄露表格数据的。
四、抓包总结
通过监控 鲸闲办公 所有的接口请求，我们发现泄露的数据有下面几处：
- 程序启动，泄露用户电脑ip，mac地址，CPU等信息到服务器101.34.249.205。
- 功能使用时，向deepseek服务端泄露了用户描述提示词，还有输入表格的表头信息，表格内容是没有泄露的。