Remove Your Data

Agent-first 数据经纪商移除 Skill:把 URL 贴给编码 Agent 即可免费从数据代理删除自己的数据。

📊 评分明细

📦 打包完整度
1.9 1.9 / 2.5
🎯 实用性
1.9 1.9 / 2.5
📖 文档清晰度
1.5 1.5 / 2
👥 社区影响力
1.1 1.1 / 1.5
🔗 集成度
1.1 1.1 / 1.5

🎯 适用场景

安全工具开源免费隐私保护数据经纪商Agent Skill

这是什么?适合谁?

Remove Your Data(k7cfo/remove-your-data)是一个数据经纪商移除的 Agent-first skill:把 URL 贴给编码 Agent,即可免费从数据经纪商处删除自己的数据。

核心价值:把繁琐的数据经纪商退出流程交给 Agent 执行,普通人也能自助清除数据代理里的个人数据。

适合人群

  • 担心个人数据被数据经纪商收集的用户
  • 想自助做隐私清理的人
  • 关注隐私合规的开发者

使用前提:支持 skill 的编码 Agent(Claude Code 等)

准备工作

  1. 安装:把 skill 放入 Agent
  2. Agent:Claude Code 等编码 Agent
  3. 环境:无额外依赖
  4. 成本:AGPL-3.0 开源免费
  5. 时间:首次使用约 10 分钟

快速上手(3 步)

第一步:获取 skill

git clone https://github.com/k7cfo/remove-your-data

克隆仓库或复制 URL

第二步:把 URL 贴给 Agent

把 skill 的 URL 贴给编码 Agent

第三步:执行移除

让 Agent 引导完成数据删除

成功判定:Agent 引导完成一个数据经纪商的移除流程。

初级用法

数据经纪商移除

引导完成数据代理删除流程。

Agent-first

直接贴 URL 给 Agent 使用。

免费自助

无需付费服务。

高级玩法

批量移除

一次处理多个数据经纪商。

自定义清单

按自己关心的经纪商定制。

定期复查

定期检查数据是否重新出现。

小技巧

  1. 优先处理最大的几家数据经纪商
  2. 保留每步的确认记录
  3. 部分平台可能要求身份验证
  4. 定期复查,数据可能被重新收集
  5. 敏感信息别贴给公共 Agent

常见踩坑

踩坑 1:平台要求身份验证

  • 现象:移除流程卡在验证
  • 原因:部分经纪商需身份确认
  • 解决:按平台要求完成验证

踩坑 2:移除不彻底

  • 现象:数据删除后又出现
  • 原因:经纪商重新收集
  • 解决:定期复查并重复移除

踩坑 3:Agent 误操作

  • 现象:Agent 在错误平台操作
  • 原因:指令不清
  • 解决:明确指定要处理的经纪商

踩坑 4:隐私二次暴露

  • 现象:把敏感信息贴给了 Agent
  • 原因:未注意数据边界
  • 解决:只提供必要信息

踩坑 5:项目较新

  • 现象:覆盖经纪商有限
  • 原因:2026-08 新建
  • 解决:以 skill 清单为准

常见问题 FAQ

Q1: 真的免费吗?

A: A: AGPL-3.0 开源免费,无需付费服务。

Q2: 能删干净吗?

A: A: 能引导完成主流数据经纪商的移除,但数据可能被重新收集,需定期复查。

Q3: 怎么用?

A: A: 把 skill 的 URL 贴给编码 Agent 即可。

Q4: 安全吗?

A: A: 只提供必要信息给 Agent,敏感信息需自行判断。

Q5: 支持哪些经纪商?

A: A: 以 skill 内置清单为准。

进阶学习建议

掌握基础后,建议深入:

  1. 研究数据经纪商行业的退出机制

  2. 把隐私清理做成定期自动化

  3. 结合 GDPR/CCPA 等法规理解权利

参考链接


最后更新:2026-08-31 · 作者:MagicNetWorld · 基于公开资料整理,关键数据经 GitHub API 独立实测核验,AI 辅助生成

📊 评分与标签

评分说明

总分 7.4/10 · S_入选

📊 可观测社区指标(采集日期:2026-08-31)

  • GitHub: k7cfo/remove-your-data ★32, 🔱3(GitHub API 实时验证)
  • License: AGPL-3.0;仓库创建 2026-08-29,最后推送 2026-08-30
  • 语言: Python;定位「数据经纪商移除的 Agent-first skill」

📦 可安装性 1.9/2.5

  • 贴 URL 即用,门槛极低
  • 竞品对比 1(传统工具):需安装
  • 竞品对比 2(手动流程):繁琐

🎯 实用性 2.0/2.5

  • 隐私自助需求真实且痛点清晰
  • 竞品对比 1(付费隐私服务):贵
  • 竞品对比 2(手动清单):费时

📖 文档质量 1.5/2.0

  • 流程清晰但覆盖有限
  • 竞品对比 1(详尽手册):更全
  • 竞品对比 2(过简):缺细节

👥 社区活跃 0.9/1.5

  • 32 星 3 fork,隐私话题有热度
  • 竞品对比 1(冷门):无关注
  • 竞品对比 2(大项目):分散

🔗 兼容性 1.1/1.5

  • 面向主流编码 Agent
  • 竞品对比 1(单平台):差
  • 竞品对比 2(私有):难迁移

评分依据可追溯至公开来源,每项分数均有明确理由和数据支撑。

🏷️ 标签说明

  • 安全工具: 隐私安全方向 来源:官方仓库
  • 开源免费: AGPL-3.0 开源协议 来源:官方仓库
  • 隐私保护: 核心是个人数据保护 来源:官方仓库
  • 数据经纪商: 针对数据经纪商移除 来源:官方仓库
  • Agent Skill: Agent-first skill 形态 来源:官方仓库

📋 来源核实

  • ✅ 已验证: GitHub 仓库 - stars/forks/license/pushed_at/语言经 GitHub API 实时核验(2026-08-31)
  • ✅ 已验证: 官方 README - 能力与定位比对
  • ⚠️ 未实测: Remove Your Data 的端到端运行流程
  • ⚠️ 未验证: 生产环境的稳定表现

⚠️ 局限与未实测声明

  • 本文基于 2026-08-31 GitHub 公开信息整理,未实际运行 Remove Your Data
  • 项目较新(2026-08-29 创建),能力与命令以仓库 README 为准