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- Renamed `check_environment` to `check_api_key_configured` for clarity, simplifying the API key validation logic. - Removed the blocking behavior of the API key check during application startup, allowing the app to run while providing a prompt for configuration. - Updated `LocalAgentApp` to accept an `api_configured` parameter, enabling conditional messaging for API key setup. - Enhanced the `SandboxRunner` to support backup management and improved execution result handling with detailed metrics. - Integrated data governance strategies into the `HistoryManager`, ensuring compliance and improved data management. - Added privacy settings and metrics tracking across various components to enhance user experience and application safety.
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P1-06 隐私保护优化方案
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问题：默认向 LLM 发送主目录/当前目录等环境信息，缺少最小化策略
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# 优化方案总结
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## 1. 核心改进
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### 1.1 隐私配置管理模块 (app/privacy_config.py)
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- **PrivacySettings**: 数据类，定义所有隐私相关开关
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- 环境信息采集开关（操作系统、Python版本、架构、主目录、工作空间、当前目录）
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- 脱敏策略（路径脱敏、用户名脱敏）
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- 场景化策略（对话最小化、指导完整信息）
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- **PrivacyManager**: 隐私管理器
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- 加载/保存隐私配置到 `.privacy_config.json`
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- 提供 `get_environment_info(scenario)` 方法，按场景返回过滤后的环境信息
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- 实现路径脱敏：替换用户名为 `<USER>`，主目录为 `<HOME>`
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- 度量指标追踪：敏感字段上送次数、脱敏次数、用户关闭字段数
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### 1.2 隐私设置 UI (ui/privacy_settings_view.py)
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- 可视化配置界面，用户可控制：
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- 哪些环境信息发送给 LLM
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- 是否启用脱敏策略
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- 场景化采集策略
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- 实时显示隐私度量指标（卡片式展示）
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- 支持导出隐私保护报告
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### 1.3 集成到主应用 (app/agent.py)
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- 初始化 `PrivacyManager` 单例
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- 修改 `_get_system_environment_info()` 方法，接受 `scenario` 参数
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- 三个场景调用时传入不同场景标识：
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- `chat`: 对话场景（最小化信息）
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- `guidance`: 操作指导场景（完整信息）
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- `execution`: 执行场景（按需信息）
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- 在聊天视图添加"🔒 隐私"按钮，方便用户访问设置
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## 2. 默认安全策略
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### 2.1 默认关闭的敏感字段
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- ❌ 用户主目录（`send_home_dir = False`）
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- ❌ 当前工作目录（`send_current_dir = False`）
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### 2.2 默认开启的脱敏
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- ✅ 路径脱敏（`anonymize_paths = True`）
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- ✅ 用户名脱敏（`anonymize_username = True`）
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### 2.3 场景化最小化
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- ✅ 对话场景最小化（`chat_minimal_info = True`）
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- 仅发送：操作系统、Python版本
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- 不发送：任何路径信息
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- ✅ 指导场景完整信息（`guidance_full_info = True`）
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- 操作指导需要完整环境信息以提供准确建议
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## 3. 度量指标
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### 3.1 追踪指标
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- `sensitive_fields_sent`: 敏感字段上送次数
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- `anonymized_fields`: 脱敏处理次数
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- `user_disabled_fields`: 用户关闭的字段数
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- `total_requests`: 总请求次数
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- `sensitive_ratio`: 敏感字段上送比率
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- `anonymization_ratio`: 脱敏处理比率
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### 3.2 报告导出
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- 生成文本格式的隐私保护度量报告
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- 包含所有指标和当前设置详情
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- 支持一键导出到 `workspace/privacy_report.txt`
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## 4. 用户体验
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### 4.1 可控性
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- 用户可通过 UI 完全控制每个字段的采集
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- 实时预览当前设置状态
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- 保存后立即生效，无需重启
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### 4.2 透明性
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- 度量指标可视化展示
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- 用户清楚知道发送了哪些信息
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- 支持导出报告用于审计
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### 4.3 便捷性
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- 聊天界面直接访问隐私设置
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- 卡片式度量展示，一目了然
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- 智能默认值，开箱即用
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## 5. 企业合规
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### 5.1 最小化原则
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- 按场景采集，避免过度收集
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- 对话场景默认最小化信息
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### 5.2 脱敏保护
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- 自动替换敏感路径信息
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- 用户名匿名化处理
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### 5.3 审计支持
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- 完整的度量指标追踪
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- 可导出报告用于合规审计
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- 用户行为可追溯（关闭了哪些字段）
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## 6. 技术实现亮点
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### 6.1 单例模式
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- `get_privacy_manager(workspace)` 全局单例
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- 避免重复初始化，保证配置一致性
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### 6.2 场景化设计
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- 不同场景传入不同 `scenario` 参数
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- 灵活控制信息粒度
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### 6.3 持久化配置
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- JSON 格式存储在 `workspace/.privacy_config.json`
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- 跨会话保持用户设置
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### 6.4 实时度量
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- 每次调用自动更新度量指标
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- 无需额外埋点代码
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## 7. 使用示例
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```python
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# 获取隐私管理器
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privacy = get_privacy_manager(workspace)
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# 对话场景（最小化）
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env_info = privacy.get_environment_info(scenario='chat')
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# 输出：操作系统: Windows\nPython版本: 3.11.0
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# 指导场景（完整）
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env_info = privacy.get_environment_info(scenario='guidance')
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# 输出：操作系统: Windows 11 (...)\nPython版本: 3.11.0\n工作空间: <HOME>/workspace
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# 更新设置
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privacy.update_settings(send_home_dir=False, anonymize_paths=True)
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# 查看度量
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metrics = privacy.get_metrics()
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print(f"敏感字段上送比率: {metrics['sensitive_ratio']:.1%}")
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# 导出报告
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report = privacy.export_metrics()
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```
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## 8. 后续优化建议
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1. **差分隐私**: 对数值型信息（如文件数量）添加噪声
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2. **加密传输**: 敏感信息端到端加密
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3. **本地模型**: 支持完全本地运行，零数据上传
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4. **细粒度控制**: 按 LLM 提供商设置不同策略
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5. **合规模板**: 预设 GDPR、CCPA 等合规配置模板
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## 9. 测试建议
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1. 验证默认配置下敏感字段不上送
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2. 验证脱敏功能正确替换路径
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3. 验证场景化策略生效
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4. 验证度量指标准确性
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5. 验证配置持久化和加载
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6. 验证 UI 交互和保存功能
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## 10. 文档更新
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需要更新以下文档：
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- README.md: 添加隐私保护说明
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- 用户手册: 隐私设置使用指南
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- 开发文档: 隐私管理器 API 说明
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- 合规文档: 数据采集和处理说明
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