01Core pain point and demand
编译器自动向量化缺乏可靠的强制与校验机制，开发者无法让构建在循环未能自动向量化时直接报错，只能依赖反汇编脚本或 -fopt-info-vec-missed 等繁琐手段排查。
02Product solution
构建一个 AI 驱动的编译器向量化诊断与强制工具：1) 静态分析源码，预测哪些循环可向量化；2) 自动生成向量化 pragma 或编译器指令；3) 集成到构建系统，当关键循环未向量化时直接报错；4) 提供可视化报告，解释未向量化原因并给出修复建议。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，提供云端分析服务和本地 CLI 工具。免费版支持基础诊断，付费版提供强制报错、AI 优化建议、团队协作和 CI/CD 集成。
04Action steps
- 1开发原型：解析 GCC/Clang 的向量化诊断输出，构建 AI 模型预测可向量化循环。
- 2实现 CLI 工具，支持在构建时对未向量化的关键循环报错。
- 3集成主流构建系统（CMake、Bazel、Make）和 CI/CD 平台（GitHub Actions、GitLab CI）。
- 4收集用户反馈，优化 AI 建议的准确性和可操作性。
- 5推出免费版吸引开发者，通过社区和技术博客推广。
- 6发布付费版，提供高级功能和团队协作。
- 7持续更新以支持新的编译器版本和硬件架构。
05Risk notice
编译器行为复杂多变，AI 预测可能不准确；大厂可能免费提供类似功能；用户对构建报错机制接受度不一，可能影响采用率。