01Core pain point and demand
AI agent 在基于 regex 读取 skills 文件时，容易忽略其中的否定约束（如“不要执行 X”），导致执行与预期完全相反的操作，行为不可控，引发安全风险和调试困难。
02Product solution
开发一个 AI 驱动的约束解析与验证层，在 agent 执行前自动识别 skills 文件中的否定约束，并将其转化为可执行的规则或护栏，确保 agent 行为符合预期。支持与主流 agent 框架集成，提供实时告警和回滚机制。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，按 API 调用量或 agent 数量收费；提供开源核心库吸引开发者，企业版提供高级功能如审计日志、团队协作和优先支持。
04Action steps
- 1调研开发者社区，收集 regex 解析忽略否定约束的具体案例和需求。
- 2设计并实现一个原型，能够解析 skills 文件中的否定约束并生成可执行规则。
- 3与主流 AI agent 框架（如 LangChain、AutoGPT）集成，提供插件或 SDK。
- 4在 GitHub 上开源核心库，建立开发者社区，收集反馈。
- 5推出 SaaS 平台，提供 API 和仪表板，监控 agent 行为。
- 6通过技术博客、研讨会和开发者大会推广，获取早期用户。
- 7迭代产品，增加自动化测试和合规性检查功能，拓展企业客户。
05Risk notice
技术风险：否定约束的语义解析可能复杂，误报或漏报影响 agent 行为；市场风险：开发者可能倾向于自行解决，付费意愿低；竞争风险：大厂可能快速推出类似功能。