AI 分析
痛点：用 Lovable、Bolt 等工具生成的 Supabase 应用常常缺少正确的 RLS 和权限配置，导致用户数据可被陌生人直接从浏览器读取；而非技术背景的开发者没有手段自查。
目标用户：使用 Lovable、Bolt、Claude 等 AI 工具快速上线 Supabase 应用的非工程背景独立开发者和小团队。
证据："One misconfigured Supabase setting can leave your users' data exposed to complete strangers through a browser. No hacking. No sophisticated exploit. Just an open door." / "Escape's 2025 research scanned 5,600 publicly accessible vibe-coded apps and found 2,000+ vulnerabilities, 400+ exposed secrets, and 175 instances of exposed personal data" / "But if its my responsibility, I need a way to actually check."
变现：订阅制 SaaS（例如 $19-49/月的持续监控 + 每次扫描付费），或免费扫一次报告，付费解锁完整漏洞详情和修复指引；可附加人工安全审计服务，作为增值收入。
MVP：输入 Supabase URL 和 anon key，用 PostgREST 匿名请求逐一探测各表，看是否会返回数据，并判定 RLS 缺失；再检查 Storage bucket 是否公开、前端代码中是否泄露 service_role key。最后生成一份带风险等级和修复 SQL 的扫描报告。
竞品：MakerGuard（本贴作者产品）、Supabase 官方 Security Advisor / Linter、Escape、面向 vibe-coded 应用的其他安全扫描器
摘要：作者发布 MakerGuard，用于检查 Supabase 应用中陌生人能访问哪些数据。文中引用 Escape 2025 年研究：扫描 5,600 个公开的 vibe-coded 应用，发现 2,000+ 个漏洞、400+ 个泄露密钥、175 起个人数据（含医疗和金融）泄露；Supabase 与 Lovable 均把应用层安全责任推给用户。这印证了“AI 建站热、安全自查工具缺”的细分需求，但帖子本身是产品发布，尚无付费用户数据。