客户端遮蔽
敏感字段的识别与替换在你自己的设备上完成,原文不必先送到某个云端服务,这是它区别于「事后补救」型隐私工具的关键点。
拖动滑块完成拼图,通过后发送验证码
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SidekickSpace 是一款面向 AI 对话场景的隐私保护工具,思路不是阻止你使用 AI,而是在你与 AI 之间加一层客户端处理:在你自己的设备上把姓名、电话、邮箱、证件号、账户信息等敏感字段遮蔽或替换掉,再把改写过的内容交给 AI,从而避免原始隐私数据进入对话。它面向日常用 AI 处理合同、简历、工单、邮件的个人和小团队,属于轻量、低门槛的辅助型工具,适合把它当成 AI 使用流程里的一个前置步骤。需要注意,遮蔽后的语义是否仍然通顺、以及替换规则能否覆盖你所在的行业术语,往往决定它是不是真的省事。
SidekickSpace 解决的是一个很具体的问题:很多人想用 AI 帮忙改一段合同、整理一封客户邮件、润色一份简历,但这些文本里往往夹着真实姓名、联系方式、订单号。直接贴进对话框,等于把隐私数据交了出去。这台工具的做法是在客户端——也就是你自己的浏览器或设备上——先把这些字段识别出来并遮蔽或替换,再把处理过的文本送去 AI。
它更像流程上的一个中间层,而不是另一个聊天机器人。你依然用惯常的 AI 助手,只是中间多了一道脱敏;遮蔽动作发生在本地,不依赖把原文先上传到某个云端服务再处理,这也是它强调客户端遮蔽的原因。
对普通用户,它适合作为处理敏感文档前的习惯动作;对经常批量处理客户信息的运营、法务或行政人员,它的价值在于能减少手工删改的重复劳动;对开发者,更适合的用法是把脱敏环节嵌进自己的工作流,而不是每次手动改写。
敏感字段的识别与替换在你自己的设备上完成,原文不必先送到某个云端服务,这是它区别于「事后补救」型隐私工具的关键点。
把姓名、电话、邮箱、编号这类可识别个人的信息换成占位内容,再交给 AI,AI 看到的是一段没有真实身份的文本。
并不要求你换一个聊天工具,而是在你原本的 AI 使用路径前面加一道处理,减少改变习惯的阻力。
适用场景集中在需要贴长文本给 AI 的场合,比如合同条款、客户邮件、工单记录、简历内容的润色和摘要。
产品定位偏向让非技术用户也能直接上手,不需要自己写脚本或配置规则,这也是它被称为「sidekick」的原因。
条款里密集出现公司名、金额、人名,直接贴给 AI 风险高。先在本地遮蔽再让 AI 做摘要或改写,是这类岗位比较自然的用法。
客户姓名、订单号、联系方式反复出现,手工删改费时且容易漏。把它接在写邮件之前,能省掉重复劳动。
简历上有手机号、邮箱、前公司名。用 AI 润色时先遮蔽这些字段,可以避免把完整个人信息交出去。
工单里常带用户账号、报错日志、内部系统名。团队需要统一一套替换规则,否则不同人写法不一致,AI 结果会对不上。
如果工作流是脚本化、批量化的,单点使用的界面工具未必接得进去。这类团队更适合自己实现脱敏环节,而不是依赖一个独立工具。
不是。你仍然用原来的 AI 助手,SidekickSpace 做的是在文本送给 AI 之前,先在本地把敏感字段遮蔽或替换掉。理解成流程中间的一道处理更准确。
多数情况下能。姓名、电话这类实体被替换后,句子的语义框架通常还在,AI 仍能完成摘要和改写。但如果原文对某个身份依赖很强,指代会变得模糊,需要在发送前补一句说明。
通用格式的字段识别相对可靠,行业术语、内部代号和非常规编号往往不在覆盖范围内。涉及这类内容时建议手动再过一遍,不要完全依赖自动识别。
可以,但前提是先统一替换规则。同一批材料如果不同人用不同的占位词,AI 输出会对不上,后续还原真实信息时会很麻烦。
已经脚本化、批量化处理数据的技术团队。他们的流程通常是自动串联的,一个独立的界面工具接不进去,更适合在自己代码里实现脱敏这一步。