Twinny 发布深度技术文章，挑战传统 AI 助手仅靠“隐私政策”建立信任的模式。文章详细剖析了 Twinny 扩展程序的源代码，证明其本地推理架构完全透明，用户可通过 `grep` 命令验证无数据外传。同时，文章也客观指出了在配置托管模型时的数据边界，强调“架构隐私”优于“政策承诺”，并介绍了 Secret Shield 密钥屏蔽与本地日志审计机制。
在 AI 编程助手的领域，隐私往往是一个模糊的战场。大多数工具依赖冗长的隐私政策来安抚用户，声称“不保留提示词”或“代码无处可去”。然而，政策是写在纸上的承诺，而非代码中的事实。Twinny 团队近期发布了一篇极具深度的技术文章《A privacy claim you can grep》，旨在通过开源代码本身，重新定义开发者对 AI 工具隐私的期望。
文章开篇便指出一个核心观点：隐私不应依赖于供应商的道德，而应依赖于架构设计。
localhost“Privacy by architecture is not stronger because the people behind it are nicer. It is stronger because it does not depend on them.”
— Twinny 官方技术文章
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Twinny 是一个专为 VS Code 设计的AI代码补全插件，支持本地或API托管，提供智能代码自动完成服务。Twinny 旨在与Ollama无缝协作，类似于GitHub Copilot，但完全免费且100%私有。Twinny通过自动代码补全、多语言支持、易于安装和配置等特点，帮助开发者提高编程效率。Twinny 具备聊天功能，支持用户与AI进行交互，查看代码补全的差异，并直接接受解决方案。
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