01Core pain point and demand
开源依赖包（如 PyPI 上的 LiteLLM）遭供应链投毒，安装后即被植入凭据窃取器和后门，开发者难以察觉和防范，且同类事件反复发生。开发者缺乏有效的工具来实时检测恶意包和异常行为，导致敏感信息泄露和系统被控风险极高。
02Product solution
构建一个 AI 驱动的依赖安全平台，在 CI/CD 流程中自动扫描开源包，通过静态代码分析、行为监控和威胁情报比对，实时检测恶意代码、后门和凭据窃取行为。平台提供风险评分、自动阻断和修复建议，并与 GitHub、GitLab 等工具集成，实现无缝防护。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，按团队规模和扫描频率收费。提供免费基础版（有限扫描次数），高级版提供实时监控、自动阻断和优先支持。同时可与企业安全产品集成，收取集成费用。
04Action steps
- 1Step 1:进行市场调研，访谈 20 个开发团队，验证痛点和需求优先级。
- 2Step 2:构建 MVP，集成 PyPI 和 npm 的包元数据与静态分析，实现基础恶意包检测。
- 3Step 3:开发 AI 行为监控模块，通过沙箱运行包并检测异常网络请求和文件访问。
- 4Step 4:与 GitHub Actions 和 GitLab CI 集成，提供一键接入的扫描插件。
- 5Step 5:招募 10 个种子用户进行 beta 测试，收集反馈并优化误报率。
- 6Step 6:正式发布，通过开发者社区、安全会议和内容营销获取首批付费客户。
- 7Step 7:持续扩展生态支持（如 Go、Ruby），并建立威胁情报共享网络。
05Risk notice
主要风险包括：误报导致开发者信任下降；恶意包快速变异，检测模型需要持续更新；大厂（如 GitHub、GitLab）可能内置类似功能形成竞争；数据隐私和合规要求（如 GDPR）增加运营成本。