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source: hn
url: https://github.com/broodingGoat/qwen-privacy-codegen-pilot
published_at: '2026-07-19T23:31:21'
authors:
- sushaantmujoo
topics:
- code-intelligence
- automated-software-production
- privacy-by-design
- prompt-engineering
- software-testing
relevance_score: 0.84
run_id: materialize-outputs
language_code: zh-CN
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# Does operational privacy guidance change code generated by Qwen?

## Summary
## 摘要
本试点研究测试不同隐私提示是否会改变 Qwen 生成的 FastAPI 代码中的隐私相关实现选择。W3C + Operational 条件产生了观测到的最强隐私特征，但样本较小且缺少运行时测试，因此结论受到限制。

## 问题
- 代码生成模型能够描述隐私原则，但未必能持续将其落实为后端同意验证、数据最小化、受限披露或可执行的隐私测试。
- 这一点很重要，因为生成的应用可能会处理敏感的家庭健康数据，而隐私要求必须体现在 API、模式、存储、日志记录、披露规则和测试中。

## 方法
- Qwen 在四种提示条件下生成相同的 FastAPI 应用：Blind、Basic、W3C 和 W3C + Operational。
- 研究通过文件提取、语法检查、静态隐私指标和对条件标签盲化的语义审查，对生成的应用、API、模型和测试进行了比较。
- W3C + Operational 提示在源自 W3C 的原则之外，加入了具体示例、字段级规则、模式、API 预期以及可测试的实现要求。
- 外部行为测试已计划开展；生成的测试被视为模型输出，而非独立验证。

## 结果
- 摘录未提供定量指标、数据集规模或基线分数；每种条件包含的运行次数较少。
- W3C + Operational 生成了更多隐私和同意测试，包括针对无效、缺失、已撤销、已过期或不匹配同意的负向测试。
- 它明确了 API 职责，生成了更丰富的同意记录和数据模型，并更明确地区分了接收、存储、记录日志和披露的字段。
- 它还规定了出站字段限制，并更明确地表示了目的、接收方、类别和同意状态。
- 这种表面上的优势可能源于示例、具体程度、提示长度、所要求的测试，或这些因素的组合；静态分析和语义分析无法确定运行时隐私行为，也无法证明因果关系。

## Problem

## Approach

## Results

## Link
- [https://github.com/broodingGoat/qwen-privacy-codegen-pilot](https://github.com/broodingGoat/qwen-privacy-codegen-pilot)