Claude Code 會在裝置端保留工作階段，但這份紀錄並不是永久知識庫。Anthropic 文件確認：本機對話逐字稿預設只保留 30 天，逾期資料會在程式啟動時自動清除。真正值得注意的，不只是「30 天」這個數字，而是 AI 程式代理已開始同時扮演執行工具、決策紀錄與組織記憶；當三種角色混在同一份可自動刪除的明文檔案裡，便利性、安全性與可追溯性便產生衝突。
事件背景：刪除的是本機工作紀錄
來源事實：Anthropic 的資料使用文件指出，Claude Code 為了讓使用者恢復工作階段，會把逐字稿以明文存放在 ~/.claude/projects/，預設保留 30 天，並可透過 cleanupPeriodDays 調整：https://code.claude.com/docs/en/data-usage。
這不等於 Claude 的模型「忘記 30 天前學過的東西」，也不是模型上下文視窗在第 30 天歸零。被清除的是裝置上的工作階段檔案，包括完整訊息、工具呼叫、工具輸出、子代理逐字稿，以及部分檔案修改前快照與計畫檔。結果是舊對話可能無法再從介面續接，但 Git 儲存庫中的程式碼、提交紀錄與另外保存的正式文件不會因此自動消失。
運作機制：啟動時掃描，而非到期當下倒數刪除
來源事實：官方應用資料說明明載，Claude Code 每次啟動時，會刪除超過保留期限的相關檔案；預設值為 30 天：https://code.claude.com/docs/en/claude-directory。設定文件進一步說明，cleanupPeriodDays 最低為 1，設定為 0 會驗證失敗；也可用 CLAUDE_CODE_SKIP_PROMPT_HISTORY 完全停止寫入逐字稿：https://code.claude.com/docs/en/settings。
合理推論：因此，放了一段時間沒開 Claude Code 的電腦，舊資料可能仍暫時存在；真正的清除點是在下次啟動。這也解釋了為何使用者常在「回來找舊對話」時才發現資料不見——啟動工具本身正好觸發清理。
為何現在值得注意：對話已從聊天變成工程資產
獨立科技媒體 The Register 查核官方文件並訪問 Anthropic，報導多名使用者反映逐字稿消失；Anthropic 對該媒體表示，30 天預設值自產品推出以來即作為安全措施，目的在避免原始碼、憑證及其他敏感資料長期以明文留在磁碟：https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/06/30/claude-code-users-complain-their-chat-records-are-being-mysteriously-wiped-out/5264673。
作者觀點：Anthropic 的安全理由成立，但產品揭露問題同樣成立。當逐字稿只是閒聊，30 天或許足夠；當內容包含架構取捨、除錯假設、失敗路徑與交接脈絡，它就接近工程日誌。把這類資料默認為暫存，卻讓使用者以為它是可持續查閱的歷史，是預期管理上的落差。
實際影響：程式還在，決策脈絡可能不在
最直接的損失不是已完成的程式碼，而是「為什麼這樣寫」。長期重構、研究型開發、事故調查與跨人員交接，都可能依賴對話中的替代方案、測試結果與否決理由。若團隊只保存最終 diff，未把重要結論轉寫到 issue、ADR、測試或文件，30 天後便可能留下結果、失去推理鏈。
反方向的風險也不能忽略。官方明確警告，只要工具讀過 .env、指令輸出過權杖，內容就可能進入明文 JSONL；延長保存期雖能提高可追溯性，也同步拉長原始碼、個資與憑證暴露的時間。
容易忽略的限制：30 天不是完整的資料刪除承諾
本機清理與伺服器端保留是兩套制度。官方文件顯示，消費者是否允許資料用於模型改進、商業帳戶類型、是否取得零資料保留資格，以及是否主動送出回饋，都會影響伺服器端期限。因此，看到本機逐字稿消失，不能推定所有遠端副本也已刪除。
此外，官方目錄說明顯示，history.jsonl 中的提示文字預設不在自動清理範圍內，會持續存在直到使用者刪除。也就是說，「30 天後刪除歷史」是過度簡化的說法：部分完整逐字稿會清除，部分提示紀錄與彙總統計則可能繼續保留。
對台灣團隊的意義
台灣軟體團隊常同時處理客戶原始碼、委外專案、內部系統與跨國供應鏈資料。企業不宜把個人開發者的預設值當成組織政策，而應先決定哪些工作階段可留、留多久、由誰備份，以及哪些檔案禁止代理讀取。若確實需要保存推理紀錄，應移轉到受權限控管、可稽核的正式系統，而不是無限延長家目錄中的明文保存期。
後續觀察指標
- Anthropic 是否在首次啟動、版本更新或清理前加入明確提示與待刪除預覽。
- 清理機制能否提供回收站、寬限期、匯出與復原能力。
- 官方是否進一步統一本機、網頁版、遠端控制與第三方雲端供應商的保留說明。
- 企業管理者能否集中設定期限，並驗證每台裝置實際套用的政策。
- 團隊是否把重要決策寫入版本控制與正式文件，而非只留在代理對話中。
這起事件真正揭示的，不是 30 天太長或太短，而是 AI 程式代理的「記憶」已成為需要治理的資料層。好的預設值必須同時回答兩個問題：敏感內容不該留多久，以及重要工程知識應該被移往哪裡。