01Core pain point and demand
开源贡献者的公开 GitHub 提交记录被第三方公司批量抓取，用于大规模发送个性化营销冷邮件和垃圾邮件。开发者无法有效阻止自己的公开活动数据被滥用，收件箱被骚扰，个人隐私边界被侵犯，同时缺乏识别、拦截和反制这类数据滥用行为的手段。
02Product solution
构建一个面向开源开发者的 AI 隐私防护 SaaS：1）扫描并评估开发者在 GitHub 上的公开数据暴露面；2）AI 识别并分类可疑冷邮件与抓取来源，自动生成过滤规则；3）提供一次性邮箱/别名邮箱与提交邮箱隔离建议；4）自动生成 GitHub 隐私配置优化方案（如隐藏邮箱、使用 noreply 地址）；5）对已发生的滥用行为提供取证报告与投诉模板，帮助开发者向平台和监管方举报。
03Monetization and business model
采用 Freemium 订阅制：免费版提供基础暴露面扫描和隐私配置建议；付费版提供 AI 冷邮件识别、别名邮箱管理、滥用取证报告与投诉模板、持续监控告警。可叠加企业版按席位收费，面向开源团队提供合规审计与数据暴露监控；另可通过与隐私工具、邮件安全厂商的联盟分成变现。
04Action steps
- 1第一步：爬取并分析 Reddit、Hacker News、GitHub Discussions 上关于 GitHub 数据被抓取和冷邮件骚扰的真实案例，验证需求强度与用户画像。
- 2第二步：开发 MVP，实现 GitHub 公开数据暴露面扫描器和隐私配置建议生成器，先以免费工具形式上线引流。
- 3第三步：接入 AI 邮件分类模型，识别开发者冷邮件与抓取来源，提供过滤规则和别名邮箱集成。
- 4第四步：在开源社区（GitHub、Reddit r/opensource、Hacker News）发布并收集种子用户反馈，迭代产品。
- 5第五步：上线订阅付费与团队版，建立滥用取证报告和投诉模板等差异化增值功能。
- 6第六步：与隐私工具、邮件安全厂商建立合作与联盟分成渠道，扩大获客。
- 7第七步：持续监控竞品与平台政策变化，扩展至 GitLab 等其他代码托管平台的数据防护场景。
05Risk notice
1）GitHub 平台政策或 API 变更可能影响数据扫描能力；2）冷邮件识别存在误判风险，可能误伤正常商务沟通；3）隐私工具市场教育成本较高，用户付费意愿不确定；4）数据删除与取证投诉涉及法律合规边界，需谨慎处理；5）大厂（GitHub、邮件服务商）若内置类似功能，可能挤压市场空间。