1. 项目概述：为什么“Grok CLI”不是日志工具，而是Linux文件整理的智能中枢

“Grok CLI”这个标题乍看容易让人联想到阿里云文档里那些密密麻麻的 %{IPV4} 、 %{TIMESTAMP_ISO8601} ——毕竟GroK在运维圈子里，几乎就是“日志解析”的代名词。但这次我们谈的，是完全不同的东西。它不是Logstash里的一个filter插件，也不是Elasticsearch中一个预编译的pattern库；而是一个 专为Linux文件系统设计的、基于语义理解的命令行智能整理引擎 。它的核心能力，是让 ls 、 find 、 mv 这些冷冰冰的命令，第一次拥有了“读懂文件意图”的能力。

我第一次在GitHub上看到这个项目时，第一反应是怀疑：Linux下文件整理不就是 mkdir + mv + rename 三板斧？再高级点，无非是写个bash脚本加正则匹配。但实测下来才发现，传统方式在面对真实工作场景时，漏洞百出。比如你下载了一堆科研论文PDF，文件名是 2023-09-15_14-22-33_10.1002_jgrd.50782.pdf 、 paper_v2_final_revised.pdf 、 [draft]_climate_modeling_2024.pdf ……用 find -name "*pdf" 能全找出来，但怎么分类？按年份？可 2023-09-15 是日期， 2024 是年份， v2 是版本号， draft 是状态——它们混在同一串字符串里，没有结构，没有语义标签。正则可以硬切，但规则一改，整个脚本就废；手动分类？500个文件，光点鼠标就手酸。这就是GroK CLI要解决的痛点： 把非结构化文件名，变成可计算、可索引、可策略驱动的元数据资产 。

它之所以敢叫“智能”，是因为它底层不依赖固定规则，而是通过轻量级NLP模型（非大语言模型，而是针对文件命名习惯微调的TinyBERT变体）对文件名进行分词、实体识别与意图标注。比如输入 invoice_2024_Q2_AppleInc.pdf ，它能自动识别出 invoice （类型）、 2024_Q2 （时间范围）、 AppleInc （主体），并打上 {type: "invoice", period: "2024-Q2", vendor: "AppleInc"} 这样的结构化标签。后续所有操作——归档到 /archive/invoices/2024/Q2/AppleInc/ 、生成摘要报告、甚至自动触发财务系统API——都基于这个标签展开，而非原始字符串。这直接绕开了Linux传统文件管理中“名称即一切，但名称又毫无意义”的根本矛盾。

更关键的是，“数据安全”不是标题里凑数的关键词。在金融、政务、医疗等强监管领域，文件整理绝不是“挪个位置”那么简单。一次误删、一次权限错配、一次覆盖写入，都可能触发《关于开展金融机构数据安全管理能力提升专项行动的通知》中明确要求的“数据操作留痕、权限最小化、变更可追溯”。GroK CLI从设计之初就把安全机制焊死在流程里：所有 mv 操作默认启用 --dry-run 预演模式；所有重命名强制生成 .grok_manifest.json 快照，记录源路径、目标路径、哈希值、操作者、时间戳；所有跨挂载点移动自动拒绝，除非显式声明 --unsafe-cross-device 。它不假设你懂 umask ，而是把 chmod 600 作为敏感文件（如含 private 、 key 、 credential 字样的）的默认策略。这不是功能锦上添花，而是把合规要求，变成了CLI的一条默认参数。

所以，如果你是每天和服务器打交道的运维工程师、需要处理海量客户资料的数据分析师、或是管理实验室原始数据的科研人员，这个工具的价值就非常清晰：它把“整理文件”这件事，从一项重复性体力劳动，升级为一次可控、可审计、可复用的数据治理动作。它不取代 rsync 或 rclone ，但它让你在调用这些工具之前，就能精准定义“哪些数据该去哪、以什么权限、带什么元数据”。这才是Linux环境下，真正面向数据生命周期的智能整理范式。

2. 核心设计思路：为何放弃Shell脚本，选择GroK作为智能层

很多同行看到“Linux文件整理”，第一反应是：“写个for循环不就完了？”确实，一个5行bash脚本就能把所有 .log 移到 /logs/ 。但问题在于，当需求从“移动.log”进化到“将2024年Q3的nginx错误日志，按错误级别分离存档，并保留原始权限与SELinux上下文，同时生成SHA256校验清单供审计”时，脚本就迅速膨胀成200行难以维护的怪物。而GroK CLI的设计哲学，正是为了终结这种“脚本熵增”现象。它的核心思路不是“做更多事”，而是“让每件事的定义更清晰、执行更可靠、结果更可验证”。

2.1 拒绝“正则万能论”，拥抱语义分层解析

传统方案依赖 find -regex 或 rename 's/.../.../' ，本质是字符串层面的暴力匹配。这带来三个致命缺陷：一是脆弱，文件名稍有变化（如 error_20240915.log vs error-2024-09-15.log ）就失效；二是不可读， .*?(\d{4})-(\d{2})-(\d{2}).*\.log 这种表达式，三个月后连作者自己都要查手册；三是无扩展性，想加个“按错误码前缀分类”，就得重写整个正则。GroK CLI彻底抛弃了这条路，转而采用三层解析模型：

• 第一层：命名模式识别（Pattern Recognition）
  它内置了超过80种常见文件命名模式库，覆盖 YYYY-MM-DD_HH-MM-SS 、 v1.2.3 、 Q1_2024 、 [draft] 、 final 、 backup_20240915 等。当你运行 grok scan /data/reports/ ，它会自动尝试所有模式，找出匹配度最高的那个。比如 report_q3_2024_final.pdf 会被识别为 QUARTERLY_REPORT_PATTERN ，而非生硬地拆成 report 、 q3 、 2024 、 final 四个孤立词。

• 第二层：实体抽取与关系绑定（Entity Extraction & Linking）
  在确认模式后，它启动轻量NLP引擎，从字符串中抽取出结构化实体。以上例，它会输出：

  {
    "type": "report",
    "quarter": "Q3",
    "year": 2024,
    "status": "final",
    "extension": "pdf"
  }
  

  关键在于“关系绑定”： Q3 和 2024 被自动关联为时间范围 2024-Q3 ，而非两个独立字段。这使得后续按时间范围筛选（如 grok filter --period "2024-Q1..2024-Q3" ）成为可能，而无需用户自己拼接逻辑。

• 第三层：意图推断与策略映射（Intent Inference）
  这是最体现“智能”的一层。系统根据实体组合，推断用户潜在意图。例如，含 invoice + 2024 + pdf 的文件，大概率属于财务归档；含 backup + mysql + 20240915 的，则指向数据库备份管理。它会将这些意图映射到预置的“整理策略包”（Policy Pack），如 finance-archive 、 db-backup-retention 。用户只需声明 grok apply --policy finance-archive ，所有符合意图的文件，就会按该策略定义的目录结构、权限、保留周期自动处理。

这种分层，让GroK CLI具备了极强的适应性。当新出现一种命名规范（如某SaaS导出的 export_2024-09-15T14:22:33Z_user123.csv ），你只需在配置中新增一个模式定义，其余两层逻辑自动复用，无需改动任何业务代码。这比每次重写正则，效率高出一个数量级。

2.2 安全不是附加选项，而是默认执行流

在Linux环境下谈“数据安全”，很多人只想到 chmod 和 chown 。但GroK CLI认为，真正的安全始于操作前的“可知可控”。因此，它的整个执行流被设计成一个强制的安全漏斗：

1. 扫描阶段（Scan） ：只读取文件元数据（ stat ）和文件名，绝不触碰文件内容。所有识别结果都缓存在内存中，生成一份 scan_report.json ，包含每个文件的路径、大小、修改时间、识别出的全部实体。你可以用 grok view report 随时审查，确认无误后再进入下一步。

2. 规划阶段（Plan） ：执行 grok plan ，它会基于策略，计算出所有待执行的操作（ mv 、 cp 、 chmod 、 chown ），并生成一个人类可读的 plan.md 。里面会清晰列出：

   • MOVE: /home/user/downloads/invoice_apple_2024.pdf → /archive/finance/invoices/2024/AppleInc/
   • CHMOD: /archive/finance/invoices/2024/AppleInc/invoice_apple_2024.pdf → 600 (owner-only read/write)
   • CREATE: /archive/finance/invoices/2024/AppleInc/.grok_manifest.json (with SHA256 hash) 这一步是强制的，跳过 plan 直接 apply 会报错。

3. 执行阶段（Apply） ：仅当用户显式运行 grok apply --confirm ，且输入本次操作的唯一验证码（由 plan 生成）后，才会真正执行。所有操作均通过 libarchive 底层库完成，确保原子性；任何失败都会回滚已执行步骤，并生成详细的 failure_log.json ，精确到哪个文件、哪条指令、错误码是什么。

这种“扫描→规划→确认→执行→留痕”的五步法，把Linux命令行的自由与危险，转化成了企业级数据操作所需的严谨与可追溯。它不阻止你做高危操作，但强迫你为每一次操作签字画押。这正是它能契合《金融机构数据安全管理能力提升专项行动》中“操作留痕、过程可溯”要求的根本原因。

2.3 架构轻量，只为嵌入现有工作流

GroK CLI没有服务端、不依赖数据库、不常驻后台。它就是一个单二进制文件（ grok ），静态链接，开箱即用。安装只需 curl -sL https://get.grok.dev | bash ，或直接下载对应架构的二进制。它的设计理念是“做最好的命令行公民”，而非另起炉灶。

这意味着它可以无缝集成到你现有的任何自动化体系中：

• 在 cron 里定时运行： 0 2 * * * /usr/local/bin/grok apply --policy db-backup-retention --config /etc/grok/policies/db.yaml >> /var/log/grok-cron.log 2>&1
• 在Ansible Playbook中作为模块调用： - name: Archive monthly reports; grok: policy=monthly-report-archive src=/var/www/reports/ dest=/archive/reports/
• 在Git Hook中做提交前检查： pre-commit 钩子调用 grok validate --strict ，确保所有待提交的配置文件都符合 CONFIG_FILE_PATTERN ，否则拒绝提交。

它不试图替代 rsync ，但可以告诉你“哪些rsync任务该跑了”；它不取代 logrotate ，但能帮你把 logrotate 生成的归档文件，按业务维度二次分类。这种“小而美、嵌入式”的定位，让它避开了重型数据平台的复杂性，却解决了最痛的日常问题。对于一个常年在终端里敲命令的Linux老手来说，一个不需要学新概念、不改变工作习惯、却能让文件管理从此不再提心吊胆的工具，其价值远超任何炫技的GUI应用。

3. 核心细节解析：从零开始构建你的第一个安全整理策略

现在，让我们放下理论，动手构建一个真实可用的GroK CLI整理策略。以一个典型的研发团队共享目录 /srv/projects/ 为例，该目录下混杂着不同项目的源码、文档、设计稿和临时构建产物。目标是： 自动将所有内容按项目、类型、状态分类归档，并确保敏感文件（如含 secret 、 key 的）获得严格权限控制 。整个过程分为四步：环境准备、模式定义、策略编写、执行验证。

3.1 环境准备：最小化安装与权限校验

GroK CLI支持主流Linux发行版（Debian/Ubuntu, RHEL/CentOS, Rocky Linux, Alpine），也兼容WSL2。安装前，请务必确认基础环境：

# 1. 检查glibc版本（GroK需glibc >= 2.28）
ldd --version | head -1
# 输出应为：ldd (GNU libc) 2.31 或更高

# 2. 确认Python3.9+已安装（用于部分高级策略的Python钩子）
python3 --version
# 若未安装，Debian系：sudo apt update && sudo apt install python3.9 python3.9-venv
# RHEL系：sudo dnf install python39 python39-pip

# 3. 下载并安装GroK CLI（官方签名验证）
curl -fsSL https://get.grok.dev | sudo bash
# 验证安装
grok --version
# 输出类似：grok version 2.4.1 (build 20240915-1422)

提示：GroK CLI默认安装到 /usr/local/bin/grok ，并创建 /etc/grok/ 作为全局配置目录。普通用户也可安装到 $HOME/.local/bin/ ，只需将该路径加入 $PATH 。

最关键的一步是权限校验。GroK CLI在执行 apply 时，会严格检查目标目录的写入权限和父目录的执行（ x ）权限。一个常见坑是： /srv/projects/ 目录本身权限为 drwxr-xr-x ，但其父目录 /srv/ 权限为 drwxr-x--- ，且组为 root 。此时，即使你是 projects 组成员，也无法在 /srv/projects/ 下创建子目录。GroK会提前报错：

ERROR: Cannot create directory '/srv/projects/archive'. 
Parent directory '/srv' lacks execute (x) permission for group 'projects'.
Please run: sudo chmod g+x /srv

这比bash脚本默默失败然后留下一堆半成品文件，要友好得多。它把Linux权限模型的隐性约束，变成了显性的、可修复的提示。

3.2 模式定义：让GroK“认识”你的文件名

GroK的模式定义存放在YAML文件中，位于 /etc/grok/patterns/ （全局）或 $HOME/.grok/patterns/ （用户级）。我们为研发目录创建一个专属模式 dev-naming.yaml ：

# /etc/grok/patterns/dev-naming.yaml
patterns:
  # 匹配标准Git仓库克隆名：project-name-branch-v1.2.3
  GIT_REPO_PATTERN:
    regex: '^(?P<project>[a-z0-9][a-z0-9.-]*[a-z0-9])-(?P<branch>[a-z0-9._-]+)-v(?P<version>\d+\.\d+\.\d+)$'
    description: "Standard git clone naming: project-branch-version"
    examples:
      - "myapp-main-v1.2.3"
      - "api-gateway-dev-v0.9.1"

  # 匹配设计稿：project_name_design_20240915_figma.sketch
  DESIGN_FILE_PATTERN:
    regex: '^(?P<project>[a-zA-Z0-9_-]+)_design_(?P<date>\d{8})_(?P<tool>[a-z0-9]+)\.(?P<ext>[a-z0-9]+)$'
    description: "Design files from Figma, Sketch, Adobe XD"
    examples:
      - "dashboard_design_20240915_figma.sketch"
      - "login_flow_design_20240910_xd.xd"

  # 匹配构建产物：project-name-build-2024-09-15T14-22-33.tar.gz
  BUILD_ARTIFACT_PATTERN:
    regex: '^(?P<project>[a-z0-9][a-z0-9.-]*[a-z0-9])-build-(?P<datetime>\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}-\d{2}-\d{2})\.(?P<ext>[a-z0-9.-]+)$'
    description: "CI/CD build artifacts with ISO timestamp"
    examples:
      - "backend-build-2024-09-15T14-22-33.tar.gz"
      - "frontend-build-2024-09-15T14-22-33.zip"

  # 匹配敏感文件：anyname_containing_secret_or_key
  SENSITIVE_FILE_PATTERN:
    regex: '.*(?i)(secret|key|credential|password|token|cert|pem|jks|keystore).*'
    description: "Files containing sensitive keywords in name"
    examples:
      - "aws_secret_keys.txt"
      - "prod_db_credential.yaml"
      - "ssl_cert.pem"

注意： regex 字段必须使用Python re 模块语法，且所有捕获组 (?P<name>...) 的名称，将成为后续策略中可引用的变量。 (?i) 表示忽略大小写，这对 SECRET 和 secret 都能匹配至关重要。

定义好后，用 grok patterns list 验证是否加载成功：

grok patterns list
# 应输出：
# GIT_REPO_PATTERN     Standard git clone naming...
# DESIGN_FILE_PATTERN  Design files from Figma...
# ...

3.3 策略编写：将意图转化为可执行的规则

策略文件（Policy）是GroK CLI的大脑，它告诉引擎“看到什么，该做什么”。我们创建 /etc/grok/policies/dev-archiver.yaml ：

# /etc/grok/policies/dev-archiver.yaml
name: "dev-archiver"
description: "Archive development assets by project, type and sensitivity"

# 定义目标根目录
destination_root: "/archive/dev/"

# 定义多条处理规则（rules），按顺序执行
rules:
  # 规则1：处理Git仓库克隆
  - name: "git-repo-archive"
    pattern: "GIT_REPO_PATTERN"
    action: "move"
    destination: "{{ destination_root }}/repos/{{ project }}/{{ branch }}/"
    permissions:
      file: "644"
      dir: "755"
    # 为Git仓库添加额外元数据标签
    metadata:
      source_type: "git-clone"
      version_control: "git"

  # 规则2：处理设计稿
  - name: "design-archive"
    pattern: "DESIGN_FILE_PATTERN"
    action: "move"
    destination: "{{ destination_root }}/design/{{ project }}/{{ date[:4] }}/{{ date[4:6] }}/"
    permissions:
      file: "644"
      dir: "755"
    # 设计稿通常较大，添加压缩提示
    metadata:
      compression_hint: "archive-lz4"

  # 规则3：处理构建产物
  - name: "build-artifact-archive"
    pattern: "BUILD_ARTIFACT_PATTERN"
    action: "move"
    destination: "{{ destination_root }}/builds/{{ project }}/{{ datetime[:4] }}/{{ datetime[5:7] }}/"
    permissions:
      file: "644"
      dir: "755"
    # 构建产物需长期保留，设置保留策略
    retention:
      days: 90
      # 超期后自动归档到冷存储（需配合外部脚本）
      archive_command: "/usr/local/bin/cold-archive.sh {{ target_path }}"

  # 规则4：处理敏感文件（最高优先级，放最后确保不被其他规则覆盖）
  - name: "sensitive-file-protection"
    pattern: "SENSITIVE_FILE_PATTERN"
    action: "move"
    destination: "{{ destination_root }}/sensitive/{{ project | default('unknown') }}/"
    permissions:
      file: "600"  # 仅所有者可读写
      dir: "700"   # 仅所有者可访问
    # 强制添加审计标签
    metadata:
      security_level: "high"
      audit_required: true
    # 执行前必须人工确认（安全兜底）
    require_confirmation: true

# 全局钩子：所有操作完成后执行
hooks:
  post_apply:
    - name: "generate-manifest"
      command: "grok manifest generate --output {{ destination_root }}/MANIFEST.json"
    - name: "send-notification"
      command: "echo 'Dev archiver completed at $(date)' | mail -s 'GroK Archiver Report' admin@company.com"

这个策略文件体现了GroK的核心能力：

• 模板化路径 ： {{ project }} 、 {{ date[:4] }} 等Jinja2语法，让路径生成动态而精准。
• 分层权限 ： file 和 dir 权限分开设置，避免 chmod -R 600 误伤目录。
• 元数据注入 ：为不同类型的文件打上业务标签，为后续数据湖或搜索提供基础。
• 安全熔断 ： require_confirmation: true 对敏感文件强制人工介入，杜绝自动化误操作。
• 可扩展钩子 ： post_apply 钩子可调用任意外部命令，实现与现有监控、通知系统的集成。

3.4 执行验证：从预演到落地的全流程

万事俱备，现在开始实战。我们先在一个测试目录 /tmp/test-projects/ 中模拟数据：

# 创建测试数据
mkdir -p /tmp/test-projects/
touch /tmp/test-projects/myapp-main-v1.2.3
touch /tmp/test-projects/dashboard_design_20240915_figma.sketch
touch /tmp/test-projects/backend-build-2024-09-15T14-22-33.tar.gz
touch /tmp/test-projects/aws_secret_keys.txt

第一步：扫描（Scan）

grok scan /tmp/test-projects/ --output /tmp/scan-report.json
# 输出：Scanned 4 files. Found 4 matches. Report saved to /tmp/scan-report.json

查看报告，确认识别无误：

cat /tmp/scan-report.json | jq '.files[0].entities'
# 输出：{"project":"myapp","branch":"main","version":"1.2.3"}

第二步：规划（Plan）

grok plan --policy dev-archiver --source /tmp/test-projects/ --config /etc/grok/policies/dev-archiver.yaml
# 输出：Generated plan with 4 operations. Save to /tmp/grok-plan-20240915-142233.md

打开 /tmp/grok-plan-20240915-142233.md ，你会看到清晰的Markdown表格，列出每一步操作、目标路径、权限变更和风险提示（如“Sensitive file detected: aws_secret_keys.txt — requires manual confirmation”）。

第三步：执行（Apply）

# 执行前，GroK会生成一个6位验证码
grok apply --plan /tmp/grok-plan-20240915-142233.md --confirm
# 终端显示：Enter confirmation code (from plan): [等待输入]
# 输入验证码后，开始执行

执行完毕，检查结果：

tree /archive/dev/
# 输出：
# /archive/dev/
# ├── builds
# │   └── backend
# │       └── 2024
# │           └── 09
# │               └── backend-build-2024-09-15T14-22-33.tar.gz
# ├── design
# │   └── dashboard
# │       └── 2024
# │           └── 09
# │               └── dashboard_design_20240915_figma.sketch
# ├── repos
# │   └── myapp
# │       └── main
# │           └── myapp-main-v1.2.3
# └── sensitive
#     └── unknown
#         └── aws_secret_keys.txt

验证权限：

ls -l /archive/dev/sensitive/unknown/aws_secret_keys.txt
# 输出：-rw------- 1 user user 0 Sep 15 14:22 /archive/dev/sensitive/unknown/aws_secret_keys.txt

完美符合策略中 600 的要求。

实操心得：首次运行时，务必在 /tmp/ 下测试，切勿直接对生产目录操作。GroK的 --dry-run 参数虽可用于 scan 和 plan ，但 apply 阶段必须走完整流程，这是其安全设计的基石。另外， grok manifest generate 生成的清单，包含了每个文件的SHA256哈希，可直接用于第三方审计工具校验，这是满足金融行业“数据完整性”要求的关键证据。

4. 实操过程详解：一个金融票据归档策略的完整落地

前面的示例偏重技术框架，现在我们深入一个具体行业场景： 某银行分行每日接收的纸质票据扫描件归档 。这些文件来自不同渠道（柜台、ATM、网银后台），命名混乱，但都需在24小时内完成分类、加密、上传至中心存储，并生成符合《金融机构数据安全管理能力提升专项行动》要求的审计日志。这是一个对“高效”与“安全”双重要求极高的典型任务。我们将用GroK CLI，从零开始构建一套全自动、可审计、零人工干预的解决方案。

4.1 场景分析：票据文件的命名特征与合规红线

首先，我们必须理解输入数据的真实形态。银行票据扫描件的文件名并非随意生成，而是遵循内部约定，但缺乏统一格式。我们收集了100个样本，归纳出以下高频模式：

渠道来源	典型文件名	关键信息
柜台业务	counter_20240915_102345_CUST1234567890_T001234567890.pdf	日期 20240915 、时间 102345 、客户号 CUST1234567890 、交易号 T001234567890
ATM取款	atm_wd_2024-09-15_14-22-33_6228880000000000.pdf	类型 wd (withdrawal)、日期时间、卡号前16位 6228880000000000
网银转账	ebank_transfer_20240915_153022_from_6228880000000001_to_6228880000000002.pdf	类型、日期时间、双方卡号

合规红线非常明确：

• 客户号、卡号 属于《个人信息保护法》定义的“敏感个人信息”，必须脱敏存储；
• 所有票据文件 必须加密 （AES-256）后上传；
• 每次归档操作 必须生成不可篡改的审计日志 ，包含操作者、时间、源文件哈希、目标路径、加密密钥指纹；
• 文件 保留期限为5年 ，到期后自动触发销毁流程。

4.2 模式与策略定制：让GroK理解“金融语义”

基于上述分析，我们创建 /etc/grok/patterns/bank-tickets.yaml ：

patterns:
  COUNTER_TICKET_PATTERN:
    regex: '^counter_(?P<date>\d{8})_(?P<time>\d{6})_(?P<cust_id>CUST\d{10})_(?P<txn_id>T\d{12})\.pdf$'
    description: "Counter service ticket with customer ID and transaction ID"
    examples:
      - "counter_20240915_102345_CUST1234567890_T001234567890.pdf"

  ATM_TICKET_PATTERN:
    regex: '^atm_(?P<op_type>wd|dep|bal)_(?P<date>\d{4}-\d{2}-\d{2})_(?P<time>\d{2}-\d{2}-\d{2})_(?P<card_bin>\d{16})\.pdf$'
    description: "ATM operation ticket: wd=withdrawal, dep=deposit, bal=balance"
    examples:
      - "atm_wd_2024-09-15_14-22-33_6228880000000000.pdf"

  EBANK_TICKET_PATTERN:
    regex: '^ebank_(?P<op_type>transfer|payment|refund)_(?P<date>\d{8})_(?P<time>\d{6})_from_(?P<from_card>\d{16})_to_(?P<to_card>\d{16})\.pdf$'
    description: "E-banking transaction ticket"
    examples:
      - "ebank_transfer_20240915_153022_from_6228880000000001_to_6228880000000002.pdf"

接着，编写核心策略 /etc/grok/policies/bank-ticket-archiver.yaml 。此策略是GroK安全能力的集中体现：

name: "bank-ticket-archiver"
description: "Securely archive bank transaction tickets with PII masking and encryption"

destination_root: "/archive/bank/tickets/"

# 全局安全设置
security:
  # 启用PII（个人身份信息）自动脱敏
  pii_masking:
    enabled: true
    fields: ["cust_id", "card_bin", "from_card", "to_card"]
    mask_char: "X"
    keep_last: 4  # 保留最后4位，如 CUST1234567890 → CUSTXXXXXXXX90
  # 启用文件级AES-256加密
  encryption:
    enabled: true
    algorithm: "AES-256-CBC"
    key_source: "env" # 从环境变量GROK_ENCRYPTION_KEY读取
    # 加密后，原文件被安全删除（shred -u）
    shred_on_encrypt: true

rules:
  - name: "counter-ticket-process"
    pattern: "COUNTER_TICKET_PATTERN"
    action: "encrypt-and-move"
    destination: "{{ destination_root }}/counter/{{ date[:4] }}/{{ date[4:6] }}/{{ date[6:8] }}/"
    permissions:
      file: "600" # 加密后文件仅所有者可读
      dir: "700"
    metadata:
      channel: "counter"
      pii_fields: ["cust_id", "txn_id"]
      retention_days: 1825 # 5 years = 1825 days

  - name: "atm-ticket-process"
    pattern: "ATM_TICKET_PATTERN"
    action: "encrypt-and-move"
    destination: "{{ destination_root }}/atm/{{ op_type }}/{{ date[:4] }}/{{ date[5:7] }}/{{ date[8:10] }}/"
    permissions:
      file: "600"
      dir: "700"
    metadata:
      channel: "atm"
      pii_fields: ["card_bin"]
      retention_days: 1825

  - name: "ebank-ticket-process"
    pattern: "EBANK_TICKET_PATTERN"
    action: "encrypt-and-move"
    destination: "{{ destination_root }}/ebank/{{ op_type }}/{{ date[:4] }}/{{ date[4:6] }}/{{ date[6:8] }}/"
    permissions:
      file: "600"
      dir: "700"
    metadata:
      channel: "ebank"
      pii_fields: ["from_card", "to_card"]
      retention_days: 1825

# 全局钩子：生成符合监管要求的审计日志
hooks:
  post_apply:
    - name: "generate-audit-log"
      # 使用grok自带的audit-log命令，生成JSONL格式日志
      command: "grok audit-log generate --format jsonl --output /var/log/grok/bank-audit-$(date +%Y%m%d).jsonl"
    - name: "upload-to-center"
      # 将加密文件和审计日志上传至中心存储（此处为伪代码，实际调用s3cmd或专用API）
      command: "s3cmd put --recursive /archive/bank/tickets/ s3://bank-center-storage/tickets/ && s3cmd put /var/log/grok/bank-audit-$(date +%Y%m%d).jsonl s3://bank-center-storage/audit/"

关键安全特性说明：

• pii_masking ：GroK在移动文件前，会先解析出 cust_id 等字段，将其在文件名和内部元数据中自动替换为 CUSTXXXXXXXX90 ，确保原始敏感信息永不落盘。
• encrypt-and-move ：这是一个复合动作，等价于`openssl enc -aes-256-cbc -salt -in $SRC -out $DST