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Claude-Mem 隐私控制:日记本里的私密页

智谱 GLM,支持多语言、多任务推理。从写作到代码生成,从搜索到知识问答,AI 生产力的中国解法。

Claude-Mem 隐私控制:日记本里的私密页

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  • 第1篇:入门篇
  • 第2篇:记忆搜索篇
  • 第3篇:隐私控制篇 ← 当前
  • 第4篇:数据管理篇
  • 第5篇:最佳实践篇

一、问题

Claude-Mem 会自动记录对话。

但有些内容,你不想被记录。

比如:

  • 密码、API 密钥
  • 个人身份信息
  • 公司机密数据
  • 临时的调试对话

这些内容如果被记录下来,可能带来安全风险。

怎么办?

Claude-Mem 提供了一个简单的解决方案:<private> 标签。

二、Private 标签

用法很简单。把不想记录的内容,用 <private> 标签包起来:

<private>
我的数据库密码是 abc123
</private>

被标签包裹的内容,不会被写入”日记本”。

为什么用标签?

因为这是最直观的方式。你明确告诉系统:”这段内容是私密的,不要记录。”

不需要额外配置,不需要学习复杂的规则。看到 <private>,就知道这是私密内容。

三、工作原理

Private 标签是怎么工作的?

Claude-Mem 在记录对话时,会扫描内容。遇到 <private> 标签,就跳过这部分。

你说:请帮我连接数据库
      <private>密码是 secret123</private>

记录:请帮我连接数据库
      [私密内容已隐藏]

原始内容不会被存储。只留下一个占位符,表示这里有私密内容。

注意:Private 标签只影响记录,不影响当前对话。Claude 在当前对话中仍然能看到私密内容,只是不会把它存进”日记本”。

四、使用场景

4.1 保护密码和密钥

帮我配置数据库连接:
<private>
host: db.example.com
user: admin
password: super_secret_123
</private>

4.2 保护个人信息

帮我写一封邮件给客户:
<private>
客户姓名:张三
电话:138xxxx1234
</private>

4.3 临时调试

<private>
这段代码有问题,帮我看看:
[一大段临时代码]
</private>

调试完就没用了,不需要记录。

4.4 敏感讨论

<private>
关于公司裁员计划的讨论...
</private>

五、最佳实践

5.1 养成习惯

涉及敏感信息时,先打标签,再输入内容

不要等输入完了才想起来加标签。那时候可能已经被记录了。

5.2 宁多勿少

不确定是否敏感?加上标签。

多加几个标签不会有副作用。漏掉敏感信息可能有风险。

5.3 整段包裹

如果一段对话都是敏感的,整段包起来:

<private>
整段敏感对话...
可以有多行...
都会被保护...
</private>

5.4 检查记录

定期检查记忆内容,确认没有意外泄露的敏感信息:

"显示最近的记忆内容"

如果发现敏感信息被记录了,可以手动删除(下一篇会讲)。

六、常见误区

6.1 误区:标签能保护当前对话

。Private 标签只影响记录,不影响当前对话。

Claude 在当前对话中仍然能看到私密内容。如果你担心 Claude 本身看到敏感信息,那是另一个问题,Private 标签解决不了。

6.2 误区:标签能追溯删除

。Private 标签只对新内容有效。

如果敏感信息已经被记录了,加标签也删不掉。需要手动删除记录。

6.3 误区:标签会影响 AI 理解

。标签只是标记,不影响 AI 对内容的理解。

Claude 会正常处理标签内的内容,只是不会把它存进记忆。

七、数据安全

除了 Private 标签,还有几点值得了解:

本地存储

Claude-Mem 的数据存在你电脑本地,不会上传到云端。这是设计决定的。

文件位置

默认存储路径:~/.claude-mem/claude-mem.db

这是一个 SQLite 数据库文件。你可以用任何 SQLite 工具查看内容。

删除数据

想彻底删除所有记忆?删掉这个文件就行。

但通常不需要这么极端。下一篇会讲如何精细管理数据。

八、小结

这篇文章讲了隐私控制的核心:

  1. 问题:有些内容不想被记录
  2. 方案:用 <private> 标签包裹
  3. 原理:标签内容不会被存储
  4. 最佳实践:养成习惯,宁多勿少

下一篇,我们讲数据管理——怎么导出、导入、备份你的”日记本”。


参考链接


上一篇:Claude-Mem 教程(二):记忆搜索篇

下一篇:Claude-Mem 教程(四):数据管理篇

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