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DataClaw是由开发者Peter O’Malley开源的AI对话数据采集与结构化导出工具，专注于自动抓取用户与AI编程助手的交互历史，生成可直接用于模型微调的标准化数据集，并支持安全脱敏与开源社区共享。

DataClaw核心功能：

1、多平台对话自动抓取：

支持从Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI等主流AI编程助手自动抓取完整对话历史，无需手动复制粘贴，实现全流程自动化采集。

2、隐私智能脱敏与安全过滤：

内置PII（个人身份信息）检测引擎，可自动识别并清除密码、API密钥、邮箱、密钥串等敏感数据，在数据分享前完成隐私保护处理。

3、结构化训练数据转换：

将原始对话自动转换为JSONL等标准格式，字段包含`role`/`content`/`timestamp`等，直接符合大模型微调规范（如OpenAI微调格式）。

4、一键发布至Hugging Face：

集成Hugging Face Hub API，支持处理后的数据集一键上传、创建仓库、版本管理，便捷共享给开源社区。

5、多平台数据统一整合：

兼容不同AI工具的日志格式，实现跨平台对话数据的统一解析、结构化与管理。

6、开源可扩展定制：

基于Python开发，代码完全开源，支持自定义抓取规则、脱敏策略、数据格式与导出逻辑。

DataClaw应用场景：

1、开源代码大模型微调：

为CodeLlama、DeepSeek‑Coder等开源模型提供高质量真实编程对话数据，提升代码生成与理解能力。

2、AI编程助手交互研究：

用于分析用户与AI编程助手的交互模式，优化提示词工程、评估模型效果与交互体验。

3、教育与教学案例库构建：

将真实对话整理为教学案例，用于AI辅助编程教学、提示词学习与协作编程训练。

4、轻量模型蒸馏与迭代：

企业与研究团队可基于公开高质量对话数据进行模型蒸馏，训练更小、更快、更专用的代码模型。

5、开源数据民主化与社区共建：

推动高质量AI训练数据开放共享，降低中小团队与开发者的数据门槛，助力开源AI生态发展。

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