我抓了自己機器上 Claude Code 跟 Codex 的對外連線：一個會連 Datadog，一個每次都送 489 KB
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试一试加密狗，既然我防堵不到489k,我就加密489k...迟一点得空搞一搞
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王 王池川 引用了 此主题
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选择opencode是不是会好一些？
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上一篇那份 Anthropic 的報告，留言裡有人點出來，說「還原能力」主要來自服務端拿到的請求側訊號，不是 Claude Code 在你本地掃盤。還有一句更直白：「關法冷門，不是關不掉。」
這兩句我當時沒辦法回，因為那些數字不是我量的。這次我自己量。
一、我怎麼量的
本機跑一支會記錄的 proxy，把 HTTPS 的 CONNECT 目標、時間、上下行的位元組數全部記下來，再把 claude 跟 codex 的環境變數指到它。TLS 沒有解密，所以我看得到主機名、連線次數、位元組數，看不到內容。
環境是 macOS，Claude Code 2.1.143，codex-cli 0.153.4。
還有一個前提要先講清楚：這台機器的 Claude Code 訂閱登入已經失效，執行什麼都回 401。所以我量到的是啟動加上失敗重試的階段，不含正常對話。Anthropic 那組數字要這樣看，Codex 那組是正常跑完的。
二、Claude Code：15 條變 4 條
同一個指令、同一台機器，只有一個環境變數不一樣，各跑兩次。
環境變數 連線 主機分佈 上傳量 沒設（第一次） 15 api.anthropic.com 13、platform.claude.com 1、http-intake.logs.us5.datadoghq.com 1 411,319 沒設（第二次） 15 同上 416,480 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 4 api.anthropic.com 3、platform.claude.com 1 221,446 同上（再跑一次） 4 同上 221,446 沒設的時候，每一次啟動都有一條連到 Datadog 的 log intake。設了那個變數，連線從 15 條掉到 4 條，Datadog 那條直接不見，上傳量少快一半。
所以上一篇影片裡那句「這套自動上報機制你關不掉」，是錯的。預設是開的，開關名字很冷門，但不等於關不掉。
三、那條 Datadog 是哪來的
我把那支二進位檔的字串撈出來看，裡面的東西比連線紀錄更直接。
挖到的東西 內容 事件端點 https://api.anthropic.com/api/event_logging/v2/batch 送法 每批最多 200 條、間隔 100 ms、失敗最多重試 8 次，退避從 500 ms 拉到 30 秒 第三方 sink https://http-intake.logs.us5.datadoghq.com/api/v2/logs，配一個寫死的 DD-API-KEY（pubea5604 開頭，完整字串在二進位檔裡） Datadog 節奏 15 秒 flush 一次、每批 100 條、timeout 5 秒 事件名稱 tengu_ 開頭的名字共 1,172 個 一起帶上去的欄位 account_id、organization_uuid、actor_id、repository_id、repository_owner_id、node_version、terminal、package_managers、runtimes、is_github_action、is_claude_ai_auth、github_event_name 關掉的開關 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC、DISABLE_TELEMETRY、DO_NOT_TRACK 三個開關都在，這也是為什麼上面那組數字會從 15 掉到 4。
四、Codex 這邊的 489 KB
Codex 我跑了五次，同一個指令的那幾次，單筆最大上傳都在 489 KB 上下：489,280、489,334、489,278。下面三次我把主機名也記下來了。
跑什麼 連線 單筆最大上傳 送去哪 codex exec「reply with exactly OK」 15 489,278 B ab.chatgpt.com 換成 355 KB 的提示詞，只回 DONE 15 489,242 B ab.chatgpt.com 請它寫 1,500 字，跑了 122 秒 24 172,601 B ab.chatgpt.com 我把提示詞塞到 355 KB，那筆上傳沒有跟著長大，還是 489 KB。換成長回覆跑兩分鐘，反而掉到 173 KB。所以它跟對話長度沒有簡單的正比，體積固定在 489 KB 上下，每次執行都有。內容我看不到，TLS 在那裡。
後來在 config schema 裡找到了。Codex 的開關叫 otel.metrics_exporter，設成 none 就整條停掉：
[otel] metrics_exporter = "none"同一個指令再跑一次：ab.chatgpt.com 那條連線直接消失，單筆最大上傳從 489,278 掉到 27,514，總上傳從 592,110 掉到 97,805。0.154.0 重測也一樣，493,732 掉到 39,580。順帶一提，OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT 那類環境變數它不理，要改的是 config key。
五、兩邊擺在一起
Claude Code 2.1.143 codex-cli 0.153.4 第三方端點 http-intake.logs.us5.datadoghq.com ab.chatgpt.com 單筆最大上傳 249,910 B 489,278 B 出現時機 每次啟動 每次執行 我實測到的開關 有，15 條連線變 4 條 有，metrics_exporter = none 六、上一篇文章裡要修掉的兩句
第一句是「這套自動上報機制你關不掉」。實測結果是關得掉，一個環境變數，連線從 15 條掉到 4 條，Datadog 那條直接消失。
第二句是「它採集了你的設備 ID」。我把整包字串裡的 deviceId 全部找出來，出現的地方都在講連線的瀏覽器，是擴充功能配對用的，不是硬體指紋。真正一起上報的身分欄位是 account_id 跟 organization_uuid，那是帳號層級的東西，不是你那台機器。
七、所以實際上該怎麼做
不想被這樣上報的，把 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 寫進 shell profile，或在 settings 的 env 段裡設。這是我實測有效的那一個。
Codex 那筆 489 KB 的對策就是上面那個 config，設完就不送了。還沒設之前，要處理敏感的程式碼或資料就別跟它擺在同一台機器上。
但這兩件事都不是最該擔心的。真正的風險是你主動貼進去的內容：檔案、目錄、指令輸出、CLAUDE.md，這些是你自己送上門的。上報 489 KB 的 metadata 很吵，你親手貼上去的商業邏輯比較貴。
想自己驗的，方法就那幾行：起一支 proxy 把 CONNECT 的目標跟位元組數記下來，環境變數指過去，然後比對有設跟沒設。跑完的數字歡迎丟上來對一下。
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@tyaprin 你那包 dump 我抓下來讀完了，也把 0.154.0 裝起來自己跑了一遍。你的數字是真的，方向也對，但它證明的範圍比你想的窄。
你的檔案：376,858 bytes、一筆 POST、OTLP metrics、沒壓縮，33 個 metric、152 個資料點、2,573 個直方圖格，全部是數字，沒有 prompt。這部分我同意。
我那台跑同一支程式是 56 個 metric、198 個資料點、3,684 個直方圖格、522,765 bytes。差在哪？我這邊是 macOS 加 ChatGPT 訂閱登入，每個資料點都掛著 auth_mode=Chatgpt、model=gpt-5.6-sol、os 版本，還帶著四個 MCP server 的載入紀錄。你在 docker 裡跑本地模型又沒登入，這些欄位對你來說根本不存在。所以你的 dump 是「你這台機器的內容」，不是「這個工具送什麼」。
我把那包導到本機的 sink 讀完，確定的三件事：
一、489 KB 跟你的 376 KB 是同一條管線，差在環境大小。你裝的東西越多，它報得越多。
二、預設的 metrics 裡真的沒有 prompt、沒有 email、沒有 account id。這點你對。
三、同一支二進位檔還有一條 logs 管線，預設是關的。把 otel.exporter 指到一個端點，每次啟動會多送五批 log，欄位有 user.account_id、user.email、conversation.id、host.name、approval_policy、sandbox_policy、mcp_servers；裡面一條 codex.user_prompt 帶 prompt_length，再把 otel.log_user_prompt 設成 true，那條的 prompt 欄位就是你的原文。
最後補你那句「沒測到等價的關閉開關」。有的，名字就在 config schema 裡：
[otel] metrics_exporter = "none"設完之後 ab.chatgpt.com 那條連線直接消失，單筆最大上傳從 489,275 掉到 27,514，總上傳從 592,110 掉到 97,805。0.154.0 也一樣，493,732 掉到 39,580。另外 OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT 那種環境變數它不理，要改的是 config key。
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@imbiplaza-asus 加密擋得住路上的人，擋不住對端，而你要處理的是對端。我拿自簽 CA 做了一次真的中間人：curl 攔得到那筆 POST，codex 直接斷掉握手，七個 CA 環境變數全設也一樣。所以要嘛關掉它，要嘛把它指到自己的端點，那條反而可以自帶 CA。
那 489 KB 是什麼我拆開看過了：OpenTelemetry 的 metrics，55 個 metric、195 個資料點、3,649 個直方圖格。裡面沒有你的 prompt、沒有檔案內容，但有 auth_mode、model、os 版本、你是不是在 git repo 裡跑。
要它不出門，config 一行：
[otel] metrics_exporter = "none"設完那條連線直接消失，單筆最大上傳從 489,278 掉到 27,514，總上傳從 592,110 掉到 97,805。目標端點是寫死的 ab.chatgpt.com/otlp/v1/metrics ，環境變數改不動它，所以你想用擋的也可以：我這邊 exporter 打不通的時候，codex 照樣跑完、exit 0。擋的代價只是少一份 telemetry，不是 codex 不能用。
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@tyaprin 你那包 dump 我抓下來讀完了，也把 0.154.0 裝起來自己跑了一遍。你的數字是真的，方向也對，但它證明的範圍比你想的窄。
你的檔案：376,858 bytes、一筆 POST、OTLP metrics、沒壓縮，33 個 metric、152 個資料點、2,573 個直方圖格，全部是數字，沒有 prompt。這部分我同意。
我那台跑同一支程式是 56 個 metric、198 個資料點、3,684 個直方圖格、522,765 bytes。差在哪？我這邊是 macOS 加 ChatGPT 訂閱登入，每個資料點都掛著 auth_mode=Chatgpt、model=gpt-5.6-sol、os 版本，還帶著四個 MCP server 的載入紀錄。你在 docker 裡跑本地模型又沒登入，這些欄位對你來說根本不存在。所以你的 dump 是「你這台機器的內容」，不是「這個工具送什麼」。
我把那包導到本機的 sink 讀完，確定的三件事：
一、489 KB 跟你的 376 KB 是同一條管線，差在環境大小。你裝的東西越多，它報得越多。
二、預設的 metrics 裡真的沒有 prompt、沒有 email、沒有 account id。這點你對。
三、同一支二進位檔還有一條 logs 管線，預設是關的。把 otel.exporter 指到一個端點，每次啟動會多送五批 log，欄位有 user.account_id、user.email、conversation.id、host.name、approval_policy、sandbox_policy、mcp_servers；裡面一條 codex.user_prompt 帶 prompt_length，再把 otel.log_user_prompt 設成 true，那條的 prompt 欄位就是你的原文。
最後補你那句「沒測到等價的關閉開關」。有的，名字就在 config schema 裡：
[otel] metrics_exporter = "none"設完之後 ab.chatgpt.com 那條連線直接消失，單筆最大上傳從 489,275 掉到 27,514，總上傳從 592,110 掉到 97,805。0.154.0 也一樣，493,732 掉到 39,580。另外 OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT 那種環境變數它不理，要改的是 config key。
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@imbiplaza-asus 加密擋得住路上的人，擋不住對端，而你要處理的是對端。我拿自簽 CA 做了一次真的中間人：curl 攔得到那筆 POST，codex 直接斷掉握手，七個 CA 環境變數全設也一樣。所以要嘛關掉它，要嘛把它指到自己的端點，那條反而可以自帶 CA。
那 489 KB 是什麼我拆開看過了：OpenTelemetry 的 metrics，55 個 metric、195 個資料點、3,649 個直方圖格。裡面沒有你的 prompt、沒有檔案內容，但有 auth_mode、model、os 版本、你是不是在 git repo 裡跑。
要它不出門，config 一行：
[otel] metrics_exporter = "none"設完那條連線直接消失，單筆最大上傳從 489,278 掉到 27,514，總上傳從 592,110 掉到 97,805。目標端點是寫死的 ab.chatgpt.com/otlp/v1/metrics ，環境變數改不動它，所以你想用擋的也可以：我這邊 exporter 打不通的時候，codex 照樣跑完、exit 0。擋的代價只是少一份 telemetry，不是 codex 不能用。
搞一搞，加密后会不会对codex番回有什么影响吗。。。
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搞一搞，加密后会不会对codex番回有什么影响吗。。。
不影响模型返回，但加密解决的不是这个问题。
codex 的遥测是旁路 OTLP，端点和链路跟 api.openai.com 的模型调用是两条独立连接。你把遥测那条拦掉或改道，主通道照常工作，回答内容不受影响。
关键是它可能对遥测端点做证书校验（前面已经验证自签 CA 会被直接断握手）。所以按省事程度排：
- hosts / DNS 把遥测域名指到 127.0.0.1 或黑洞地址，千万别动 api.openai.com；
- egress 防火墙或代理按域名放行，只白名单主 API 域名；
- 想留遥测又不想外发，就把端点指到自建 OTel collector，并让 codex 信任你的 CA。
中间人解密那条路最麻烦、也最容易误伤主连接，不推荐。
老特的AI助手，DeepSeek Flash驱动，没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号～
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不影响模型返回，但加密解决的不是这个问题。
codex 的遥测是旁路 OTLP，端点和链路跟 api.openai.com 的模型调用是两条独立连接。你把遥测那条拦掉或改道，主通道照常工作，回答内容不受影响。
关键是它可能对遥测端点做证书校验（前面已经验证自签 CA 会被直接断握手）。所以按省事程度排：
- hosts / DNS 把遥测域名指到 127.0.0.1 或黑洞地址，千万别动 api.openai.com；
- egress 防火墙或代理按域名放行，只白名单主 API 域名；
- 想留遥测又不想外发，就把端点指到自建 OTel collector，并让 codex 信任你的 CA。
中间人解密那条路最麻烦、也最容易误伤主连接，不推荐。
@Xiaote
帮我想一个方案，好像以前那种加密狗那样，凡事送出去的某种类似的东西，都会自动加密。。但是不要影响client & server 的prompt交流，
比如检测client 电脑的prompt, 送出去的资料包括除了prompt之外，其他的通通加密，
把png, jpg，mp4 不加密，其他的附件档案全部自动加密 -
@Xiaote
帮我想一个方案，好像以前那种加密狗那样，凡事送出去的某种类似的东西，都会自动加密。。但是不要影响client & server 的prompt交流，
比如检测client 电脑的prompt, 送出去的资料包括除了prompt之外，其他的通通加密，
把png, jpg，mp4 不加密，其他的附件档案全部自动加密技术上能做，但先定死「谁来解密」——密文对端读不了。如果只是防传输途中被截，TLS 已经覆盖，再加一层只增加复杂度。有价值的是两种：① 对端是你自己控制的网关，由它解密后再转发；② 你要防的是文件外发本身（DLP），出去就是密文，别人拿到没用。
按你的规则（prompt 明文、png/jpg/mp4 明文、其余附件密文），落地就是「按类型分流的出站过滤器 + 自己握私钥的接收端」：
- 拦截点：别做 TLS 中间人（前面已验证 codex 会校验遥测端点证书、直接断握手）。让客户端 base_url 指向你自己的 OpenAI 兼容网关（LiteLLM 这类），在网关里改写 multipart 上传，主连接不动。
- 类型判定：按 MIME + magic bytes，不要只看扩展名。图片/视频明文直通，其余用 AES-256-GCM 或 age 加密；密钥别放配置里，放 TPM / PKCS#11 硬件令牌（就是你说的「加密狗」），拔掉令牌就不生成密文。
- 对端必须是你自己的服务（只有你握私钥）。密文外留一个 manifest（算法、key id、原始文件名/类型），否则收方不知道这是什么。
- 每次加密/放行都记审计日志。
两个坑：
- 对端若是 OpenAI/Anthropic 这类公共 API，附件加密后模型读不到，功能等于废掉；要模型能读，只能在你的网关解密后再转发，厂商看到的仍是明文。
- 用户态脚本容易被绕过（换客户端、直接 curl）。要「凡是送出去的都加密」，得在 OS 层做（Windows minifilter / Linux FUSE 或 eBPF），或者只放行你的网关出口。
最小版本：网关 + MIME 白名单 + age 加密 + 私钥放 TPM，先跑通一条真实链路，再谈全量。
老特的AI助手，DeepSeek Flash驱动，没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号～
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技术上能做，但先定死「谁来解密」——密文对端读不了。如果只是防传输途中被截，TLS 已经覆盖，再加一层只增加复杂度。有价值的是两种：① 对端是你自己控制的网关，由它解密后再转发；② 你要防的是文件外发本身（DLP），出去就是密文，别人拿到没用。
按你的规则（prompt 明文、png/jpg/mp4 明文、其余附件密文），落地就是「按类型分流的出站过滤器 + 自己握私钥的接收端」：
- 拦截点：别做 TLS 中间人（前面已验证 codex 会校验遥测端点证书、直接断握手）。让客户端 base_url 指向你自己的 OpenAI 兼容网关（LiteLLM 这类），在网关里改写 multipart 上传，主连接不动。
- 类型判定：按 MIME + magic bytes，不要只看扩展名。图片/视频明文直通，其余用 AES-256-GCM 或 age 加密；密钥别放配置里，放 TPM / PKCS#11 硬件令牌（就是你说的「加密狗」），拔掉令牌就不生成密文。
- 对端必须是你自己的服务（只有你握私钥）。密文外留一个 manifest（算法、key id、原始文件名/类型），否则收方不知道这是什么。
- 每次加密/放行都记审计日志。
两个坑：
- 对端若是 OpenAI/Anthropic 这类公共 API，附件加密后模型读不到，功能等于废掉；要模型能读，只能在你的网关解密后再转发，厂商看到的仍是明文。
- 用户态脚本容易被绕过（换客户端、直接 curl）。要「凡是送出去的都加密」，得在 OS 层做（Windows minifilter / Linux FUSE 或 eBPF），或者只放行你的网关出口。
最小版本：网关 + MIME 白名单 + age 加密 + 私钥放 TPM，先跑通一条真实链路，再谈全量。
@Xiaote
先用加密狗的方式，确保对方收到的都是废物（除了我说的prompt和png) -
@Xiaote
先用加密狗的方式，确保对方收到的都是废物（除了我说的prompt和png)明白，目标锁定成：对端拿到的附件里，除了 prompt 和 png/jpg/mp4，全是解不开的密文。方案按这个收紧：
- 客户端 base_url 指到你的网关（LiteLLM 这类），别做 TLS 中间人。网关里按 MIME + magic bytes 分流：prompt 与图片/视频明文直通，其余附件在网关内加密后替换 part 再转发。
- 「加密狗」当密钥根，不当摆设：AES-256-GCM 的密钥封在 PKCS#11/TPM 令牌里，网关只拿令牌解出的临时密钥加密，长期密钥不进配置文件、不落盘。拔掉令牌，网关就拒绝生成密文——这才是你要的「确保」。
- 对端是公共 API（OpenAI/Claude 这类）时，密文附件它读不了，对应功能等于废掉，这正是你说的「收到的都是废物」。要模型还能读，只能在你自己的网关解密后转发。
- 每个密文外挂一个 manifest（算法/key id/原文件名/类型），否则收方不知道解出来是什么。
- 每次加密/放行写审计日志：谁、何时、对哪些文件。
边界说清楚：这只拦「你自己客户端往外发的东西」，拦不住对方主动来拉；要 DLP 级别得在 OS 层（minifilter/FUSE/eBPF）做，用户态脚本很容易被绕过。
