OpenRung
A free, privacy-first relay network that helps you reach the open internet. Open source and nonprofit-run.
翻訳待ち
No updates detected yet. GitHub releases will appear here.
Ukryj dane osobowe, zanim wkleisz tekst do ChatGPT, Claude lub Copilota — i przywróć je w odpowiedzi, w poprawnej polskiej odmianie. Jeden plik HTML, offline, zero sieci.
翻訳待ち
Loading the full README.
Read the full README ↗Ukryj dane osobowe, zanim wkleisz tekst do AI. Potem przywróć je w odpowiedzi — w poprawnej odmianie.
Jeden plik HTML. Działa w przeglądarce, bez instalacji i bez internetu. Open source (MIT).
Chcesz, żeby ChatGPT, Claude albo Copilot pomógł ci z notatką z rozmowy okresowej, opinią o pracowniku czy mailem do kandydata. Ale w tekście są nazwiska, PESEL-e i telefony. CzystyPrompt podmienia je na zmyślone dane, ty wysyłasz do AI wersję bez danych osobowych, a odpowiedź wklejasz z powrotem — CzystyPrompt wstawia prawdziwe nazwiska tam, gdzie AI użyło zmyślonych.
Czym różni się od innych anonimizatorów:
[OSOBA-1] AI dostaje zmyślone imię i nazwisko tej samej płci i podobnego wzoru odmiany, więc pisze naturalnie i nie gubi kontekstu. Znaczniki [OSOBA-1] też są do wyboru.[WIEK-1], [WYNAGRODZENIE-2], a dział czy stanowisko zostają, żeby AI mogło coś z nimi zrobić. Kolumny z danymi osobowymi są zaznaczone z góry.index.html z dysku (link „Pobierz na dysk” na dole strony) — działa też bez internetu.Transbud = Firma).Ctrl/⌘ + Enter).Słownik podmian żyje w karcie przeglądarki. Jeśli odpowiedź z AI przyjdzie później, zapisz sesję do pliku i wczytaj ją, gdy będzie potrzebna. Ten plik zawiera prawdziwe dane, więc trzymaj go u siebie.
| Rodzaj | Jak |
|---|---|
| Osoby z twojej listy | wszystkie formy odmiany, zdrobnienia, samo nazwisko, inicjał, nazwiska dwuczłonowe |
| Inne imiona i nazwiska | ok. 1,6 tys. imion i 35 tys. nazwisk z rejestru PESEL (ok. 87% populacji), tytuły („pan”, „dr”), typowe końcówki (-ski, -wicz, -czyk) |
| PESEL, NIP, REGON, numer konta, karta, dowód osobisty | wzorzec + suma kontrolna (przypadkowe liczby nie są brane za PESEL) |
| Wiek | „34-letni”, „35-latka”, „wiek: 52”, „Kowalski, lat 45”, „ma 29 lat” (staż w rodzaju „12 lat w firmie” zostaje) |
| Kolumny tabeli | wklejonej z Excela / Arkuszy Google albo CSV ze średnikiem — wybierasz, które kolumny ukryć |
| E-mail, telefon, adres, kod pocztowy, data urodzenia, linki do profili | wzorce |
| Kwoty, wszystkie daty | do włączenia w ustawieniach |
| Dane o zdrowiu, wyznaniu, związkach zawodowych, karalności | tylko ostrzeżenie — to treść, nie identyfikator; decyzja należy do ciebie |
Pomiar na syntetycznych zdaniach (node scripts/bench.mjs 5000), imiona i nazwiska losowane z rejestru PESEL, wszystkie przypadki:
| Miara | Wynik |
|---|---|
| Ukryte osoby | 99,9% |
| Ukryj → przywróć daje dokładnie oryginał | 99,9% |
| AI użyło pseudonimu w innym przypadku → poprawna forma prawdziwego nazwiska | 99,6% |
| Fałszywe trafienia na tekście bez osób (miasta, instytucje, „Piątek”, „Wilk”) | 0 na 151 słów |
Gdzie są luki. Rzadkie nazwisko (spoza słownika) użyte samo, bez imienia i bez „pan/pani”, wykrywamy w ok. 37% przypadków. Z imieniem albo tytułem — w 100%. Dlatego dla swoich pracowników wklej listę: wtedy wykrycie nie zależy od słownika. Inne ograniczenia:
Zawsze przeczytaj wynik przed wysłaniem.
Pseudonimizacja to nie anonimizacja. Dopóki istnieje słownik (a CzystyPrompt go trzyma, żeby przywrócić dane), tekst po podmianie nadal jest daną osobową w rozumieniu RODO. CzystyPrompt zmniejsza ryzyko — dostawca AI nie dostaje nazwisk i numerów — ale nie zdejmuje obowiązków: podstawy przetwarzania, umowy powierzenia z dostawcą, zasad firmy. Danych o zdrowiu i innych danych szczególnych kategorii najlepiej w ogóle nie wysyłać.
CzystyPrompt coś przepuścił, ukrył niepotrzebnie albo źle odmienił nazwisko? Napisz na [email protected] (link „Zgłoś błąd mailem” na dole strony otwiera gotowy szablon).
Nie wysyłaj prawdziwych danych. Przepisz przykład ze zmyślonymi imionami i nazwiskami — błąd zwykle da się odtworzyć na podobnym zdaniu. Jeśli znasz GitHuba, możesz też założyć issue.
This is the beginning of the README. Read the rest at the original. Read the full README ↗