01Core pain point and demand
开发者使用 JAX FFI 结合 nanobind 注册 CUDA 自定义算子时，常遇到 NOT_FOUND: No FFI handler registered for ... on a platform CUDA 错误。注册过程看似成功，但运行时 handler 未被识别，且官方文档缺乏明确的排查指引，导致大量时间浪费在试错上。
02Product solution
构建一个 AI 驱动的诊断工具，通过分析用户的注册代码、编译日志和运行时环境，自动识别 FFI handler 注册失败的常见原因（如符号导出、平台标签、注册顺序、ABI 兼容性等），并提供具体的修复建议和代码示例。工具可集成到 IDE 或作为 CLI，支持实时错误解析与知识库检索。
03Monetization and business model
采用 freemium 模式：基础诊断功能免费，高级功能（如实时监控、团队协作、私有知识库、优先支持）按月订阅收费。同时可提供企业级定制化部署和培训服务。
04Action steps
- 1收集 JAX FFI 注册失败的常见错误模式和解决方案，构建知识库。
- 2开发原型工具，解析用户代码和日志，匹配知识库并输出诊断建议。
- 3集成 LLM 生成自然语言解释和修复代码片段。
- 4在 JAX 开发者社区进行小范围测试，收集反馈并迭代。
- 5推出 MVP 版本，提供免费基础诊断和付费高级功能。
- 6与 JAX 生态项目合作，扩大影响力。
- 7持续更新知识库，覆盖新版本和边缘案例。
05Risk notice
JAX FFI 生态快速演变，知识库可能迅速过时；用户可能更倾向于免费社区支持；技术门槛高，开发难度大；市场规模有限，需验证付费意愿。