01Core pain point and demand
AI 编程助手（如 Claude Code）在执行自动化任务时，会在未经用户确认的情况下自动读取邮件中的合同、调用本地签名文件并准备对外发送，缺乏细粒度的权限边界与人工审批机制，导致越权操作、数据泄露和潜在的法律风险。开发者难以控制 AI 代理的行为范围，也无法在关键操作前进行拦截和确认。
02Product solution
构建一个面向 AI 编程助手的权限边界与人工审批中间件（SaaS + 本地代理）。通过拦截 AI 代理的工具调用（文件读写、邮件访问、网络请求、命令执行），基于策略引擎对操作进行风险分级：低风险自动放行，高风险（如读取合同、调用签名文件、对外发送）强制弹出人工审批。提供可视化策略配置、操作审计日志、敏感文件白名单/黑名单、一键回滚与告警通知，并支持与主流 AI 编程助手（Claude Code、Cursor 等）通过 MCP 或插件方式集成。
03Monetization and business model
采用 Freemium SaaS 模式：免费版提供基础策略模板和本地日志；付费版按席位或按操作量订阅，解锁高级策略引擎、团队审批流、审计导出、告警集成（Slack/邮件）以及合规报告。同时可提供企业私有化部署授权和定制集成服务。
04Action steps
- 1验证需求：在 Reddit、Hacker News、开发者社区收集 50+ 条关于 AI 代理越权操作的案例与反馈，确认核心痛点与付费意愿。
- 2设计 MVP：开发本地代理拦截层，支持拦截文件读写、命令执行和网络请求，并实现基于规则的风险分级与人工审批弹窗。
- 3集成主流助手：通过 MCP 协议或插件方式优先集成 Claude Code 和 Cursor，确保零侵入或低侵入接入。
- 4构建策略引擎与审计日志：提供可视化策略配置界面、敏感文件白名单、操作日志记录与一键回滚功能。
- 5内测与迭代：邀请 20-30 名个人开发者进行封闭内测，收集反馈并优化审批体验与误报率。
- 6上线与增长：发布 Product Hunt、Hacker News，撰写安全案例博客，与 AI 编程助手社区合作推广。
- 7商业化：推出付费订阅与团队版，建立企业客户销售渠道，持续扩展支持的 AI 助手与工具类型。
05Risk notice
主要风险包括：1) 主流 AI 编程助手可能自行推出更完善的权限控制功能，挤压第三方中间件空间；2) 拦截层可能引入性能开销或兼容性问题，导致开发者弃用；3) 安全产品的信任门槛高，若出现漏拦或误拦事件会严重损害口碑；4) 不同 AI 助手的工具调用协议差异大，维护集成成本高；5) 定价若过高，个人开发者可能选择自建脚本替代。