↓ Skip to main content
QQder 核舟记部落格
  1. 隐私政策/

Python 点线面 — 隐私政策

最后更新：2026-05-26

1. 概述
#

Python 点线面由 ChengChe Lee 开发，是一款内置 Python 运行环境、本地 AI 助教与系统级 Python 键盘的编程学习应用。

简单来说：我们不收集任何足以识别你身份的个人信息；仅收集完全匿名的使用统计，协助我们改进 App。所有学习内容、代码、AI 对话均存储于你的设备。

2. 我们不收集的信息
#

本应用不收集：

  • 个人识别信息（姓名、电子邮箱、电话号码、Apple ID）
  • 位置信息
  • 广告标识符（IDFA）
  • 你输入的学习内容、代码、AI 对话内容、AI prompts
  • 你的原始 IP 地址（TelemetryDeck 在 ingest 短暂用于推导国家后即丢弃，不持久化）

3. 本地存储的信息
#

以下信息仅存储于你的设备，绝不传输至外部：

  • 学习进度：各题型（选择题、填空、重组）的作答记录与错题数据
  • 代码：你在内置 Playground 与 Python 系统键盘中编写的代码
  • AI 对话记录：与 AI 助教的对话内容存储在本地
  • 用户设置：难度偏好、界面设置、键盘偏好等

4. 离线 AI 与离线运行
#

所有 AI 功能与代码运行完全在设备端进行，无需联网：

  • AI 助教：使用本地大语言模型（LLM），提供解题提示与详解，推理完全在设备端运行
  • Python 运行环境：内置 Python 3.13 解释器在设备端本地运行，代码不发送至任何服务器
  • Python 系统键盘：键盘扩展在沙盒中运行，不启用 Full Access，不传输你输入的任何文字

AI 模型需在首次使用前下载（用户主动选择），下载后无需联网即可使用所有功能。

5. 匿名使用统计（TelemetryDeck）
#

为了帮助我们判断哪些功能受欢迎、哪一步入门流程造成用户卡住、找出崩溃与卡顿位置，本应用使用 TelemetryDeck（提供商总部位于德国，遵循欧盟 GDPR 规范）收集匿名使用信号。

为什么收集
#

  • 改善新用户体验：通过 onboarding 流程的步骤事件找出哪一步流失最高，优化引导顺序与文案
  • 优化性能：通过 perf_* 事件监测冷启动、Tab 切换、LLM 加载、Python 首次运行的耗时，定位需要优化的缓慢路径
  • 指引内容方向：哪些题型（点／线／面）与哪一种证书（PCEP / TQC+ / CPE）用户主要使用，帮助决定下一轮题库该优先扩充哪个方向
  • 判断功能价值与留存：分页停留、widget 使用、session 长度帮助我们判断哪些功能值得保留、哪些该砍

收集什么
#

每条信号包含一个 event 名称与少量结构化参数：

用户旅程（funnel events，100% 上传）

  • app_launched — 启动类型、App 版本、build、语言、设备型号
  • onboarding_welcome_shown / onboarding_persona_picked / onboarding_completed — 入门流程进度，含你选择的身份（persona）与证书偏好（cert_type）
  • practice_first_question_shown — 第一道题的 ID 与题型维度
  • practice_first_answer_submitted — 第一次作答的对错、题型维度、思考秒数
  • session_ended — 本次 session 长度、答题数、浏览分页数、停留最久的分页

性能（perf events，25% 抽样）

  • perf_cold_start_complete — 冷启动毫秒、各阶段拆解
  • perf_tab_switched — 切换 Tab 的耗时
  • perf_llm_load_complete / perf_llm_first_token — LLM 加载与首字延迟、是否成功、model_id
  • perf_python_first_run — Python 首次运行耗时、脚本大小、是否成功

功能参与（engagement events，10% 抽样）

  • practice_question_answered — 作答对错、题型维度、来源、思考秒数
  • chat_message_sent — AI 响应毫秒、是否成功（不含 prompt 内容）
  • widget_deep_link_used — widget 点到的概念 ID
  • tab_appeared — 打开了哪个分页

TelemetryDeck SDK 自动加上的 body：App 版本与 build、设备型号（如 iPhone17,1）、iOS 主版本、地区与语言、TelemetryDeck 在设备端生成的单向哈希标识符（per-vendor，无法逆推回你的 Apple ID 或设备 UUID）、session ID。

不会收集
#

  • 你的姓名、电子邮箱、广告标识符（IDFA）
  • 你的原始 IP 地址（TelemetryDeck 在 ingest 短暂用于推导国家后即丢弃）
  • 你输入的作答内容、Playground 代码、AI 对话文字、AI prompts
  • 任何足以关联回你个人身份的识别信息

抽样率
#

funnel events 100% 上传；perf events 25%；engagement events 10%。整体上传数据量极低（每次使用通常 < 1 KB）。

App Privacy 对应
#

类型子类用途
Usage DataProduct InteractionApp 功能改善
DiagnosticsPerformance DataApp 功能改善
IdentifiersDevice ID（TelemetryDeck 匿名哈希）App 功能改善

以上三项均为 Not Linked to Identity, Not used for Tracking。

如何停用
#

  • iOS「设置 → 隐私与安全 → 跟踪」中关闭相关权限可降低识别精细度。
  • 目前无 App 内部 toggle，未来版本评估提供。

6. 第三方服务
#

本应用使用以下第三方服务：

服务用途收集到的信息提供商所在地
TelemetryDeck匿名使用分析匿名事件、设备型号、语言、匿名哈希标识符德国（EU/GDPR）

本应用不使用：Google Analytics、Facebook SDK、Firebase Analytics、任何广告 SDK、任何第三方崩溃上报服务。

7. 网络访问
#

网络访问仅限于以下情况：

  • 下载 AI 模型（可选，一次性）：仅在你主动选择下载 LLM 模型资源时联网（连接到 Hugging Face 等公开模型主机）
  • 匿名统计上传（后台）：少量匿名事件通过 HTTPS 发送至 TelemetryDeck（如第 5 节说明）
  • 外部链接：点击相关链接时打开浏览器

除上述情况外，本应用不主动发起网络连接。代码运行完全在本地 Python 环境中进行。

8. 儿童隐私
#

本应用适用于所有年龄段，不主动针对 13 岁以下儿童设计分析事件。TelemetryDeck 收集的信号完全匿名，无法用于识别任何特定用户（包含未成年人）。

9. 政策变更
#

本政策可能不定期更新。重大变更会以 App 内公告或在本页标示新的「最后更新」日期通知。

10. 联系我们
#

📧 qqder339@gmail.com 主题请注明：Python 点线面 隐私政策咨询