01核心痛点与需求
Claude Code 在生成 prompt 时会自动将用户的邮箱地址等敏感信息包含在内，当 LLM 访问第三方网站或调用外部 API 时，这些信息可能被泄露，导致用户隐私暴露和潜在的安全风险。开发者对此缺乏可见性和控制手段。
02产品解决方案
开发一款轻量级隐私中间件，在 Claude Code 发送 prompt 前自动检测并脱敏邮箱、API 密钥、IP 地址等敏感信息，同时提供实时告警和审计日志。支持本地部署，确保数据不出境，并可自定义脱敏规则。
03变现与商业化路径
采用 freemium 模式：基础脱敏功能免费，高级功能（如自定义规则、团队管理、审计报告、SIEM 集成）按月订阅收费；同时提供企业版私有化部署授权。
04行动步骤
- 1调研 Claude Code 的 prompt 生成机制和常见泄露场景，确定脱敏规则集。
- 2开发 MVP：一个本地代理或插件，拦截并脱敏 Claude Code 发出的 prompt。
- 3集成邮箱、API 密钥、IP 地址等敏感信息的正则和 ML 检测模型。
- 4构建实时告警和审计日志面板，支持导出报告。
- 5在开发者社区（GitHub、Reddit、Hacker News）进行内测推广，收集反馈。
- 6推出付费团队版，增加团队策略管理和 SIEM 集成。
- 7与 Claude Code 官方或社区合作，争取成为推荐安全插件。
05风险提示
Claude Code 官方可能后续内置隐私保护功能，导致产品价值降低；脱敏规则可能误报或漏报，影响开发者体验；企业客户对数据本地化要求高，需投入合规成本。