怎样解决企业环境中代码隐私问题，同时享受 AI 编程助手的优势？

2025-08-22

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企业级代码隐私保护方案

Refact.ai 的本地部署功能可完美解决这一矛盾。具体实施方案包括：

Preparação ambiental：配置满足 16GB 内存+4 核 CPU 的服务器，安装 Docker 18.09+ 版本
Processo de implantação::
1. 执行 docker pull smallcloudai/refact
2. 设置数据卷映射：docker run -v /path/to/code:/code -p 8008:8008
3. 在 Web UI 配置访问白名单和模型访问权限
安全策略::
- 通过 .refactignore 文件指定敏感目录
- 启用 “Code Obfuscation” 功能混淆训练数据
- 配置企业级防火墙，限制 8008 端口的内部访问

金融行业案例：某银行部署后，AI 仅能访问 /src 目录下的非敏感代码，且所有训练数据保留在本地加密存储。建议配合 Git 的 pre-commit hook 自动扫描敏感信息泄露风险。