用途：评估应用如何处理个人数据——在哪里收集、处理、存储、传输以及是否可能泄露，弥补仅靠代码审查难以发现的运行时数据流、第三方追踪、控制台/网络泄露和同意实现缺陷。
适用场景：应用收集任何个人信息；在 GDPR/CCPA 辖区上线前；新增第三方分析/追踪/营销工具；发生数据事件或隐私投诉后；处理敏感数据（健康、金融、生物识别）；对接会接收用户数据的第三方 API。
参考标准：GDPR、CCPA/CPRA、OWASP Privacy Risks Top 10、NIST 隐私框架、ISO 27701、ePrivacy 指令。
工作流程：教育→范围界定（从代码库自动检测表单、追踪脚本、Cookie 与同意机制、日志、API 调用；向用户确认目标 URL、数据类型、辖区、第三方、关注点；构建 PII 入口/处理/存储/传输/展示映射）→分析（以 record_evidence: true 开启浏览器会话，执行五类检查：CON 采集与同意、LEAK 泄露检测、TRACK 第三方追踪清单、STOR 存储与保留、RIGHTS 用户权利）→报告（写入 shiplight/reports/privacy-review-{date}.md，含总分、分项评分、数据流图、追踪清单、带证据与置信度的发现）→修复（修复指引与 YAML 回归测试，保存至 shiplight/tests/privacy-review.test.yaml）。
置信度低于 50% 不报告；高于 90% 为浏览器验证。使用全新无 Cookie 会话测试同意行为，PII 模式包括邮箱、电话、SSN、卡号等。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围、运行环境要求及独立效果验证信息。