Где живут ваши данные и на чём учат модель - вопрос, который откладывают до инцидента. Агентная IDE видит многое: исходный код, ваши промпты, вывод самого агента и обратную связь, которую вы оставляете на его ответы. Естественно спросить, что из этого уходит наружу и на чём обучаются модели, и ответ не сводится к одному флажку - у разных планов и у ACP-агентов он разный. И цена ошибки тут не в потерянном времени, а в данных, которые уже не вернуть.
Наивный взгляд - думать, что раз это платный инструмент, данные по умолчанию приватны и на них не учат. Или обратное: что уже ничего не поделать, всё равно всё уходит. Оба упрощения мешают увидеть реальные рычаги, которые у вас есть, и оба ведут к решению не глядя.
По текущей security-документации Cognition может по умолчанию использовать данные self-serve для тренировки моделей - это часть цены недорогого доступа. Но платный план даёт opt-out в Data Controls; после отказа данные не идут в training и включается Zero Data Retention у model providers. На Teams это делает администратор - личная галочка не спасает, если решение принимается на уровне команды, и наоборот, командный opt-out закрывает всех сразу.
Важно, что training и retention - разные оси. Opt-out убирает ваши данные из обучения; Zero Data Retention означает, что model provider не удерживает запрос дольше, чем нужно для ответа. Одно про то, попадёт ли код в веса будущей модели; другое - про то, останется ли он на серверах провайдера после того, как ответ отдан. Путать их значит закрыть один канал и не заметить второй. Практически это две проверки, а не одна: статус обучения и статус хранения смотрят по отдельности, потому что закрытие одного ничего не говорит о другом.
Для enterprise Cognition заявляет, что никогда не обучается на данных клиента без express prior written consent, и договор организации имеет приоритет над общими условиями. Отдельно стоит проверить retention обратной связи и interaction data: обучение и хранение - разные вопросы, и ответ на первый не закрывает второй. Enterprise-контур меняет владельца решения, но не отменяет необходимости прочитать, что именно подписано.
Профессиональный механизм - относиться к privacy как к конфигурации с датой и владельцем, а не как к обещанию бренда. У каждого факта есть источник - страница security или privacy; значение - default, opt-out или ZDR; и владелец решения - вы на платном плане, администратор на Teams, договор на enterprise. Пока эти три вещи не названы, разговор о приватности остаётся догадкой, а не позицией.
Важнейшая граница здесь в том, что ACP - отдельный договор. Opt-out Devin не распространяется автоматически на внешнего ACP-агента: он идёт по privacy, телеметрии и настройкам своего провайдера, и проверять их нужно независимо. Общий протокол не означает общую политику данных, и это различение стоит держать жёстко - иначе код уедет за границу вашего договора там, где вы этого не ждали.
Цена неверной модели необратима иначе, чем ошибка в коде. Данные, ушедшие в training, нельзя вернуть; код, вынесенный сторонним агентом за границу вашего договора, уже за ней; обратная связь, осевшая в retention, о котором вы не знали, продолжает храниться. Diff можно откатить, обученную модель - нет, и потому цена промаха тут выше обычной инженерной ошибки. Именно поэтому приватность решают на входе, до первой отправки, а не разбирают по факту, когда данные уже ушли.
Когда opt-out оправдан, видно по чувствительности данных и по плану. На платном плане с чувствительным кодом отказ оправдан почти всегда. На Teams решение поднимается к администратору и действует на всю команду сразу. На enterprise оно фиксируется договором и аудитом, а не личной настройкой. Для ACP правило одно: читать провайдера до подключения, а не после первого запроса.
Проверять всё это стоит не по памяти, а по живым страницам. Откройте Data Controls и убедитесь в статусе opt-out. На Teams подтвердите, что администратор применил его для всей команды. Для enterprise сверьтесь с договором про consent и retention. Для каждого ACP-агента откройте его privacy и настройку телеметрии отдельно. Каждая проверка - это факт на экране, а не воспоминание о том, как было настроено когда-то.
Типичный провал - считать личный opt-out достаточным на Teams; путать training и retention; полагать, что политика Devin накрывает ACP-агента; проверять приватность по книге, а не по актуальной странице. Признак один: про данные говорят в общем, не назвав план, владельца решения и конкретную страницу. Назовите их - и картина перестаёт быть догадкой и становится проверяемой.