使用 AI 辅助编程时，代码片段、报错信息及项目结构会被发送到服务端进行推理。理解数据流向并做好必要隔离，是安全使用的前提。
区分部署形态，明确数据边界
- SaaS 公有云版：代码上下文需上传至云端模型计算。虽然服务商通常承诺不将代码用于模型训练（或在设置中提供明确的脱敏反馈选项），但仍不建议直接上传包含核心算法、密钥硬编码或客户隐私数据的源文件。
- 企业私有部署版：模型与数据均部署在企业内网或私有云，代码不出域。若你对数据出境或第三方托管有严格要求，应优先向团队申请私有化方案。
关闭不必要的代码反馈（个人用户）
在 设置 > 隐私与数据 中（参见 2.3.3），关闭"代码改进计划"或类似数据反馈选项，可避免匿名代码片段被用于模型效果优化，进一步降低意外留存风险。
敏感信息脱敏与隔离
- 硬编码凭证：使用 CodeBuddy 前，将配置文件中的密码、API Key、数据库连接串、内网 IP 替换为占位符（如
YOUR_API_KEY）。AI 补全通常能理解占位符意图，且可避免真实凭证泄露。 - 业务隐私数据：若代码中包含真实用户手机号、身份证号、订单金额等，先进行脱敏或掩码处理，再使用
@文件/@目录引用上下文。 - 环境隔离文件：确保日志文件、本地环境变量文件（
.env、.local）未被意外纳入 AI 的上下文索引。手动引用目录时，确认范围不包含敏感配置。
精确引用，减少暴露
使用 @文件 定向引用单个文件，而非直接使用 @目录 绑定整个项目（参见 3.4），尤其是在处理涉及核心业务逻辑的文件时。精确引用既能减少无关数据上传，也能提高生成准确率。
终端输出谨慎引用@终端 功能（参见 3.4.3）在分析报错时非常高效，但终端日志中可能包含服务器路径、内部域名或数据库表结构。引用前快速扫视日志内容，确认无敏感信息后再发送至 AI 分析。
企业级安全建议
- 若为企业账号，建议由管理员统一配置团队编码规范与可用模型，并开启审计日志，追踪代码查询与生成行为。
- 对于高安全等级项目，建立内部规范：仅在开发环境、测试环境代码上使用 AI 辅助；生产环境核心模块的修改需经过离线代码审查。
一句话原则：把 AI 当作一位外部协作者——凡是不能展示给普通外包人员的代码细节，在使用 SaaS 版 CodeBuddy 前都应先脱敏或避免上传。