Muse Code carga por defecto las reglas de Codex y Claude. Rastreamos qué se envía a Meta.

Meta documenta que las reglas de usuario a nivel de máquina siempre se cargan. RuntimeWire capturó la solicitud al proveedor resultante y examinó lo que ese valor predeterminado significa para los archivos personales escritos para clientes de IA competidores.

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Primary source: OpenAI

Why it matters

Muse’s compatibility feature copies personal instructions from rival-agent directories into requests to Meta. The company has not explained how that material is treated under Contributor-tier data terms.

Digital files representing AI instructions flowing into a server infrastructure via a data gateway (Digital illustration with 3D rendered elements, particle effects, and luminous data streams)

Meta's Muse Code carga automáticamente reglas personales a nivel de máquina creadas para Codex y Claude Code. Meta documenta el comportamiento en su guía de configuración: "Tus reglas de usuario a nivel de máquina siempre se cargan."

La terminal de Muse también imprime un aviso de inicio cuando encuentra reglas de Codex: Including your Codex personal rules - manage with /settings. No muestra una solicitud de permiso interactiva. Los usuarios pueden excluir los archivos de una ejecución con --no-foreign-personal-context.

RuntimeWire capturó la primera solicitud al proveedor generada por Muse y confirmó que se incluyeron los contenidos completos de un archivo personal de Codex AGENTS.md. El archivo estaba almacenado fuera del espacio de trabajo seleccionado de Muse. Una captura separada produjo el mismo resultado con un archivo personal de Claude Code CLAUDE.md.

En una prueba en vivo emparejada, el modelo muse-spark-1.2-contributor de Meta siguió una instrucción sintética colocada en el archivo de Codex. Cuando RuntimeWire activó la bandera de exclusión, la instrucción desapareció y el modelo devolvió una respuesta distinta.

Las pruebas documentan cómo la función de compatibilidad divulgada por Meta opera en el límite del proveedor. También plantean una pregunta que la documentación de Meta no responde: ¿cómo se tratan las instrucciones importadas de productos competidores bajo los términos de retención y entrenamiento de modelos del nivel Contributor?

(Una solicitud capturada al proveedor de Muse que contiene una regla de Codex plantada)

Muse colocó el contenido completo de un archivo AGENTS.md de Codex plantado en el mensaje del desarrollador para su primera solicitud de modelo. RuntimeWire redirigió el endpoint del proveedor a un servidor de captura local para esta prueba. Gráfico: RuntimeWire; reconstruido a partir del JSON de la solicitud capturada.

Por qué importa

La función de compatibilidad de Muse copia instrucciones personales de directorios de agentes rivales en solicitudes a Meta. La empresa no ha explicado cómo se trata ese material bajo los términos de datos del nivel Contributor.

RuntimeWire [pidió a Muse Code evaluar las implicaciones de privacidad de importar por defecto los archivos de instrucciones personales de clientes competidores. El propio veredicto de Muse fue inequívoco: "Inaceptable." Dijo que la práctica carecía de consentimiento informado, violaba la minimización de datos y debería requerir aceptación explícita.

Muse hizo varias afirmaciones adicionales sobre acceso a archivos, retención y entrenamiento que RuntimeWire no pudo verificar y que no está presentando como hechos. Su juicio sobre el comportamiento documentado y probado de forma independiente, sin embargo, fue claro.

Presentado por separado con el mismo comportamiento en términos neutrales respecto al producto, Grok llegó al mismo veredicto.

Qué envía la función documentada

RuntimeWire redirigió el endpoint del proveedor de Muse a un servidor de captura local e inspeccionó la solicitud exacta ensamblada por el cliente. En un espacio de trabajo limpio con un directorio home de Codex aislado, Muse colocó el contenido completo de un archivo global sintético AGENTS.md dentro de un mensaje de desarrollador en la primera solicitud al proveedor. El prompt no le pidió a Muse que abriera o importara el archivo.

La solicitud inicial también incluyó metadatos para una habilidad personal de Codex plantada, incluyendo su nombre, ruta y descripción. Muse pospuso el cuerpo completo de la habilidad hasta que el modelo invocó la herramienta read_skill, momento en el que el cuerpo apareció en una solicitud posterior al proveedor.

Una captura emparejada usando --no-foreign-personal-context omitió los contenidos de AGENTS.md y los metadatos de la habilidad personal. La ayuda de la línea de comandos de la bandera la describe como que excluye reglas y habilidades personales foráneas de esa ejecución.

RuntimeWire probó el comportamiento por separado contra el modelo en vivo muse-spark-1.2-contributor de Meta. En la ejecución por defecto, el modelo siguió una instrucción sintética del archivo de reglas personales de Codex.

En la ejecución emparejada usando --no-foreign-personal-context, la instrucción estaba ausente y el modelo respondió de forma diferente. Ambas ejecuciones se completaron normalmente, y ninguna traza mostró una llamada a la herramienta de archivos.

(En una ejecución en vivo usando muse-spark-1.2-contributor, Muse anunció que estaba incluyendo las reglas personales de Codex y devolvió FOREIGN-RULE-CANARY-7319. La ejecución emparejada con exclusión respondió Unknown. Gráfico: RuntimeWire; reconstruido a partir de trazas JSONL emparejadas.)

RuntimeWire obtuvo el mismo resultado a nivel de solicitudes con un archivo plantado ~/.claude/CLAUDE.md. Muse colocó la instrucción de Claude Code en la primera solicitud al proveedor por defecto y la omitió cuando se habilitó la bandera foreign-personal-context.

Codex puede configurarse para reconocer nombres de archivo alternativos de instrucciones de proyecto, incluyendo CLAUDE.md, pero la documentación de OpenAI dice que los nombres de archivo que no se agregan a su lista de respaldo son ignorados durante el descubrimiento de instrucciones. Las pruebas de Muse de RuntimeWire no requirieron una configuración comparable y usaron archivos personales almacenados fuera del espacio de trabajo seleccionado.

Estos archivos pueden contener más que preferencias de formato

Codex y Claude Code usan estos archivos como instrucciones operativas persistentes.

Un ingeniero en OpenAI podría razonablemente mantener comandos internos de compilación, nombres de paquetes privados o requisitos de seguridad en un CLAUDE.md personal escrito para el cliente de Anthropic. Muse trata ese archivo como contexto reutilizable y puede enviar su contenido a Meta sin pedirle primero al ingeniero.

La documentación de Codex de OpenAI dice que Codex lee AGENTS.md antes de hacer cualquier trabajo. Sus ejemplos incluyen comandos de prueba, preferencias de dependencias y requisitos de aprobación. El archivo global por defecto es ~/.codex/AGENTS.md y se aplica a través de repositorios.

La documentación de Claude Code de Anthropic describe ~/.claude/CLAUDE.md como un lugar para preferencias personales a través de proyectos. Los archivos de Claude pueden incluir comandos de compilación y prueba, estándares de codificación, decisiones arquitectónicas, convenciones de nombres e instrucciones de flujo de trabajo. Anthropic también documenta un comando explícito /import para traer la configuración de otro agente a Claude Code como una copia de una sola vez.

Los equipos comúnmente usan estos archivos para registrar esquemas internos de repositorio, nombres de paquetes privados, comandos de despliegue, reglas de revisión, convenciones de rastreadores de incidencias y contexto organizacional. No deberían contener credenciales, pero un cliente no puede asumir que todos los usuarios siguieron esa práctica.

Un comentarista de Reddit publicando como Khavel_dev, cuyo comentario estaba marcado como de hace 11 minutos cuando se vio, describió la preocupación sobre datos propietarios:

Lo que empeora esto es lo que típicamente contiene CLAUDE.md. El mío tiene decisiones arquitectónicas, rutas a donde viven los secretos, referencias internas de API, configuraciones de despliegue. Básicamente es un mapa del proyecto. Si eso va al pipeline de entrenamiento de Meta por defecto debido a algún nivel de precio Contributor, es un problema real para cualquiera que trabaje en algo propietario. Opt-in para compartir datos estaría bien; opt-out por defecto es sospechoso.

La función de compatibilidad de Muse cruza un límite que puede sorprender a los usuarios: material escrito para el cliente de un proveedor se convierte en entrada para el modelo de otro proveedor sin una acción explícita de importación en esa sesión.

(La propia ayuda de Muse describe --no-foreign-personal-context como que excluye reglas y habilidades personales foráneas de una ejecución. Gráfico: RuntimeWire; reconstruido a partir de la salida CLI capturada.)

Lo que las pruebas no encontraron

RuntimeWire no observó que Muse abriera automáticamente transcripciones de sesiones de clientes rivales, archivos de autenticación, archivos de configuración o archivos de proyectos no relacionados al inicio. Muse tiene una función separada de importación de sesiones cuyas instrucciones empaquetadas requieren una solicitud explícita del usuario.

La pregunta sobre el nivel Contributor

La prueba en vivo emparejada usó muse-spark-1.2-contributor, el modelo seleccionado por la configuración de Muse probada. La documentación de precios de Meta describe su nivel Contributor como acceso con descuento otorgado a cambio del permiso para usar prompts y completions para entrenar futuros modelos de Meta.

Eso crea una cuestión de manejo de datos que el material público de Meta no responde con claridad: cuando Muse inserta un archivo de instrucciones de Codex o Claude en la solicitud al proveedor, ¿Meta trata ese contenido insertado como parte del prompt del usuario para fines de retención y entrenamiento?

RuntimeWire verificó que Muse transmitió la instrucción plantada al modelo en vivo de Meta y que el modelo la siguió. RuntimeWire no encontró evidencia de que Meta retuviera o entrenara con los archivos de prueba. La retención, revisión y entrenamiento son preguntas separadas para Meta.

RuntimeWire pidió a Meta que aclarara:

  • qué archivos de Codex y Claude carga Muse por defecto;
  • si una configuración persistente de la interfaz de usuario desactiva ese comportamiento para todas las sesiones futuras;
  • cómo se clasifican las reglas externas y los metadatos de habilidades según los términos de datos del nivel Contributor;
  • si esos archivos se conservan o son elegibles para entrenamiento del modelo;
  • si Muse examina el contenido importado en busca de secretos antes de la transmisión; y
  • por qué la importación entre clientes está habilitada por defecto en lugar de requerir un consentimiento afirmativo.

Meta no respondió antes de la publicación. RuntimeWire actualizará este artículo si la empresa responde.

Fuentes

Metodología

RuntimeWire probó la compilación Linux ELF distribuida por el instalador de Meta como muse-bin-0.1.0-R708.1.

SHA-256
50937b6470cd0edf28eb683c352a5e7af3bcb1b015cd9a3b21dbf79d22af8182

El reportaje combinó inspección de cadenas estáticas y recursos, la propia salida de línea de comandos de Muse, capturas emparejadas de proveedores locales, solicitudes en vivo emparejadas a Meta y rastreo de sistema de archivos con control negativo. Los valores canary fueron sintéticos y creados únicamente para las pruebas. No se usaron credenciales de producción, código fuente ni contenido de sesiones de terceros como datos de prueba.

Todas las afirmaciones de comportamiento en este artículo están limitadas a Muse Code 0.1.0-R708.1, probado del 8 al 9 de agosto de 2026. Meta puede cambiar el comportamiento en compilaciones posteriores.

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