陪伴类 AI 可以随时回应，也会让人把需要休息、边界和现实支持的时刻交给持续可用的系统。
对话式陪伴强调连续记忆与情感回应。使用前要判断它记录什么、能否删除、会不会把内容用于训练，以及在危机情境中能提供什么真实帮助。
用户可能向它透露关系、健康和身份信息；家人也可能出现在对话里。长期依赖会改变人对等待、拒绝和现实沟通的预期。
设置固定使用时段和话题边界，关闭不必要的记忆训练选项。涉及医疗、危机和暴力风险时，停止向产品寻求唯一答案并联系现实支持。
陪伴工具有时能降低孤独并帮助表达，但持续迎合也可能强化回避。效果取决于使用场景，不能简单归类为全好或全坏。
写下三个退出信号：影响睡眠、替代现实联系、让你害怕删除记录。出现其中之一时，暂停使用并重新评估。
长期使用技术时，短期的便利和持续的心理成本需要一起看。设备应该支持休息、现实联系和多种操作方式，而不是要求注意力和信任不断增加。
家庭设备有共享空间，也有个人边界。所有使用者应知道麦克风、摄像头、定位和内容记录是否开启，以及谁能查看与删除。
福祉不等于完全断开。更现实的目标是保留选择：能在需要时使用，也能在不想使用时不失去基本服务、关系和表达机会。
日常检查不需要一次解决所有问题。先处理一个最容易理解的动作，观察它在接下来一周带来什么变化，再进入下一项。持续的小边界通常比一次大规模清理更可靠。
把这个场景讲给另一位使用者听，询问对方是否能指出数据来源、保存位置和撤回方式。如果解释必须依赖专业术语，设计还没有真正对普通生活开放。
涉及家人或同事时，先讨论共同规则，而不是替所有人做决定。共享设备中的安全性，往往取决于每个人是否知道自己的信息会去往哪里。
如果无法确认采集是否停止，先保留记录并暂停使用相关功能。检查应用来源、系统版本和最近授权，再决定是更新、移除还是换一种设备完成这件事。
复查时关注人的生活有没有变好，而不是设置页是否全部关闭。必要的权限可以保留，但要能说明它服务哪个动作，以及不再需要时怎样撤回。
