CommandCodeAI / CommandCodeAI/command-code

Add per-model provider + data-retention/prompt-training disclosure

Offen
#680 1 Kommentar 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

Vorherrschende Sprache
Keine Sprachdaten
Sterne
4k
Forks
350
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

Summary

It should be clear what's the prompt training and data retention policy on each model/provider. I don't care if Command Code doesn't train on my prompts and doesn't retain my data, that's pointless if the underlying provider could be doing that.. You're essentially saying today like "I don't use your data dude, just chill", but omitting that the underlying providers might be doing it.. Transparency is pretty important and that's why I cancelled my sub instead of upgrading it... Thought of upgrading but gave up after realizing that. It's not enough as well that you say that 98% of your models are zdr or no prompt training... It's only enough when you at least disclosure in your website the prompt training and retention policy for each model. And if possible, provide a way of disabling models whose provider might train on prompts...

Expected Behavior

Disclosure in your website the prompt training and retention policy for each model. And if possible, provide a way of disabling models whose provider might train on prompts...

Actual Behavior

Data Retention and Prompt Training policies at PROVIDER level are not disclosure. Privacy Policy is misleading as it talks about you, not the providers.

Steps to reproduce the issue

Try finding any disclosure on the prompt training or data retention policies per model... It doesn't even disclosure the providers per model..

Command Code Version

1.26.0

Operating System

macOS

Terminal/IDE

kitty

Shell

⌘ Data Retention Policy

Session file (optional)

No response

Fix prompt (optional)

No response

Additional context

OS: macOS Tahoe 26.5.2

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne mit der Überprüfung der Modell-/Provider-Auflistungen der Website und der bestehenden Data Retention Policy, auf die im Issue verwiesen wird. Lege fest, wie der Provider jedes Modells, die Richtlinie zum Prompt-Training und die Aufbewahrungsrichtlinie dargestellt werden, und bewerte die angeforderte Option, Modelle mit Provider-Training zu deaktivieren. Als erfüllt gilt die Aufgabe, wenn die Website diese Richtlinien für jedes Modell offenlegt und, falls machbar, dieses Opt-out unterstützt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Bereich
ai, cli, security
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Aktivitätsstatus
Ruhig
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.