用途：confide:audit 用于在本地对一个文件夹内全部会话记录做语料级、仅统计的 PII 审计，衡量 PII 总量，但不暴露任何 PII。
主要能力：通过 shared/confide_core.py 的分层本地检测栈（regex → Natasha → 本地 LLM）逐文件扫描，仅输出聚合结果。报告包含 n_files、文档字符数（总计/均值/最小/最大）、按类型（PERSON、EMAIL、PHONE、DATE 等）与按层（regex/natasha/llm）的 spans 计数、整体脱敏率及各会话脱敏率分布（最小/中位/均值/最大），以及粗略的残留代理（脱敏后仍可检测到的 spans）。
隐私约束：仅本地运行，不用云 API，原文不出机器；报告（markdown + json + 可选 HTML）只含计数和比率，不含任何摘录或 PII 值；逐文件行用匿名 id（own-00、own-01…），不写原始路径/文件名；不可读文件仅记录索引与异常类名。因此聚合报告可安全分享。
使用方式： python3 skills/audit/scripts/audit.py FOLDER 递归处理 .md/.txt，跳过 confide 自身的 *.green.md / *.stats.json 输出。可选：--list paths.txt 审计绝对路径列表；--layers regex,natasha,llm 选择检测层，--layers regex 可完全离线确定性运行；--out report.md 指定报告路径并同时写出 report.json；--html 额外写 report.html 计数面板。
适用场景：RED（原始）语料可在脱敏前评估 PII 规模；GREEN（已脱敏）语料可用残留代理和剩余 spans_by_type 判断脱敏在规模化下是否有效。若 GREEN 语料残留明显，可转用 confide:anon 重新脱敏、confide:red 探查再识别风险。
限制：Natasha 与本地 LLM（经 Ollama）可用性取决于配置，未安装时需运行 confide:setup；--layers regex 始终可离线工作。除上述内容外，其他细节暂未提供。