OwnCode优化提示词结构提升安全性
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全文梳理
AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载提示词精简与流程优化
OwnCode 这次调整的起点是对 AI 生成的提示词逐条核对，把其中冗余的部分删掉，让最终送进模型的文本更短。围绕这一点，团队还梳理了整个调用流程，找出可以压缩的环节，使整体消耗的 token 比改动前更少。提示词的结构也重新组织过，目的是让模型更容易抓住使用者真正想表达的内容，从而在同样的任务上给出更贴合预期的结果。这两项改动一个作用于文本长度，一个作用于文本组织方式，共同构成了本次优化的主要内容。
脱敏发生在发送之前
材料提到一个具体的担忧场景：使用 AI 编程工具时，数据库账号密码以及各类密钥有可能被一并送到云端。OwnCode 的做法是在信息交给大模型之前先做脱敏处理，也就是把这类敏感内容从待发送的文本中替换或隐去，再进入模型调用环节。这一处理位于发送动作的前置位置，因此针对的是“内容离开本地之前”这一时间点，而不是在云端侧再做补救。材料没有展开脱敏的具体识别方式与覆盖范围，能确认的只是它被放在发送前执行。
省 token 与保安全并行
把两件事放在一起看，OwnCode 的改动同时指向两个方向：一是通过精简提示词和优化流程降低 token 消耗，二是通过发送前脱敏降低敏感信息外流的可能。前者影响的是调用成本与模型对需求的理解效果，后者影响的是使用者把代码和配置交给工具时的顾虑。材料给出的对比只有“比原来更省 token”“比之前的表现更好”这类相对表述，没有提供具体的消耗数值或效果指标，因此这些改进的幅度目前无法量化。适用范围与限制在材料中同样没有说明，读者能据此判断的是工具在这两个方向上做了调整，而非调整到了什么程度。
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