TopsTip你在 Slack 里回复了一条消息，切到 Figma 调了一版设计，又去 Google Doc 写了两段会议纪要，然后被一个电话打断。半小时后回到桌前，你已经想不起刚才进行到哪一步。这不是记忆力的问题——是你的工具之间没有共享上下文，而你的 AI 助手对这一切一无所知。
OpenAI 在 2026 年 8 月 13 日发布的 Computer History 试图填补这个缺口。它是 ChatGPT macOS 桌面应用中的可选功能，面向 ChatGPT Pro、Business 与 Enterprise 用户；Business 和 Enterprise 需管理员先开放权限，EEA、瑞士和英国在首发时暂不可用。功能启用后，它把你在允许范围内的应用和网站上的操作——点击、输入、键盘快捷键、应用切换——变成一条交互事件流，再定期提炼成文本摘要和本地记忆文件。ChatGPT 和 Codex 可以引用这条时间线来回答”我刚才在做什么”、找回中断的任务，甚至在识别到重复流程后建议自动化。
围绕它的讨论从一开始就分成两端：一端是”AI 终于能看懂我的工作流了”，另一端是”它在记录我的每一次点击和输入”。The Verge 的原始报道用”tracks your clicks and keystrokes”描述这个功能，社区里有人直接猜测这是在收集训练数据。这两种反应都有道理，但也都不够准确。原线索把全部活动直接称为 training data 的说法，与官方文档的明确声明冲突。要理解 Computer History 到底改变了什么，需要把它拆成采集、处理和存储三层来看。
从截图到交互事件：采集什么、如何处理
Computer History 最容易被误解的部分是采集方式。它不截图、不录屏、不收音。根据 OpenAI 的官方支持文档，功能采集的是 macOS 辅助功能系统提供的交互事件——点击、输入、键盘快捷键、应用切换，以及系统附带的上下文信息。隐私浏览模式下的网页活动不会进入历史。
这个设计选择直接对标了它自己的前身。OpenAI 之前有一个名为 Chronicle 的研究预览，用的是截图。Computer History 官方称这是”重建而非改名”，核心差异就是从视觉捕获变成了事件捕获。截图包含的信息远多于交互事件，但隐私风险和存储成本也更高。交互事件丢掉了”屏幕上长什么样”的信息，保留了”用户做了什么”的信息——对于理解工作流程来说，后者通常够用，而前者的边际价值不足以抵消它带来的隐私代价。
用户启用后可以选择哪些应用和网站贡献活动，也可以使用 include-only 或 exclude 规则。macOS 菜单栏提供了暂停按钮，随时可以检查或删除历史。功能还要求 Memories 已开启。采集到的交互事件在 Mac 本地暂存，最多保留 48 小时，存放在 ChatGPT App Group 的隔离范围内。之后，OpenAI 在服务器端处理这些临时事件文件，生成记忆。官方明确表示，处理后不保留这些事件文件（法律要求除外），并且不使用事件文件本身训练模型。
但有一个需要准确理解的条件性说明。生成的记忆是用户可读写的纯文本 Markdown 文件，通常存放在 $CODEX_HOME/memories/extensions/skysight/ 目录下。当你后续与 ChatGPT 对话并引用这些记忆时，记忆内容和相关交互事件可能作为聊天上下文传入。而那次聊天的内容是否可以用于改进模型，取决于你的 ChatGPT 数据控制设置。也就是说，Computer History 事件本身不训练模型，但记忆进入对话后，对话内容是否参与模型改进由用户的数据控制设置决定——这不是 Computer History 独有的机制，而是 ChatGPT 既有数据控制框架的延伸。
隐私边界与未解问题
存储层暴露的问题更具体。生成的 Markdown 记忆文件由 Computer History 创建，但功能本身不对这些文件加密。同一 macOS 用户权限下运行的其他程序，理论上可以读取这些文件。Reddit 上 r/CodexAutomation 的讨论 指出了这一点，用户关注的焦点正是本地明文记忆、敏感应用排除和提示注入风险。
OpenAI 在文档中也给出了明确的安全警告：Computer History 会增加来自应用和网站内容的提示注入风险，跨应用上下文意味着 AI 接触到的信息面更广。官方建议在与他人沟通时除非事先取得明确同意否则关闭该功能，并考虑暂停或排除含健康、金融或个人敏感信息的来源。Reddit 上 r/OpenAI 的讨论 把功能形容为对操作系统安全边界的挑战，并有人猜测这是收集训练数据——后一猜测与官方声明冲突，但关于安全边界的关切有依据。
Computer History 在隐私控制上也做了一些正确的事：默认关闭，不采集截图、视频或音频，隐私浏览活动不进入历史，用户可以随时暂停、关闭和删除。与 Chronicle 的截图方案相比，交互事件的隐私面确实更小。但”比之前更克制”不等于”没有新的风险面”——本地明文记忆和提示注入是 Chronicle 时代不存在或不突出的问题。
对于在 Slack、Figma、Google Doc、Notion 之间频繁切换、经常被打断又需要找回上下文的用户，Computer History 解决的问题确实存在。如果原文件、Slack 对话或 Google Doc 更适合某个任务，功能的设计是先用历史定位来源，再由产品读取原始来源——它本身不是数据仓库，而是一个索引层。但如果大部分时间只在一个 IDE 或一个文档里工作，增量价值有限。企业管理员则需要权衡：功能带来的生产力提升是否值得打开一个跨应用的活动采集通道。
目前仍未解决的是：本地记忆的加密缺失会持续多久，跨应用上下文带来的提示注入风险能否在现有 macOS 安全模型下被有效缓解，以及记忆进入聊天上下文后的数据流向是否足够透明。这些问题的答案将决定 Computer History 是成为被广泛采用的生产力基础设施，还是停留在少数高级用户才敢开启的实验性功能。
