01Core pain point and demand
brotli <= 1.2.0 存在 http2shell RCE 漏洞，影响 Node、Python 等依赖该库的服务。开发者难以在复杂的依赖链中及时发现此类安全风险，且修复过程繁琐，容易遗漏。
02Product solution
构建一个AI驱动的依赖链安全分析平台，自动扫描项目依赖，实时比对漏洞数据库，利用AI评估漏洞影响范围并提供一键修复建议。平台支持CI/CD集成，在开发早期阻断风险。
03Monetization and business model
采用SaaS订阅模式，按项目数量或扫描频率分级收费；提供企业版定制化部署和优先支持服务；与云厂商合作进行市场分发。
04Action steps
- 1Step 1:构建漏洞数据库，整合CVE、NVD及自有爬虫数据，重点覆盖brotli等常见库。
- 2Step 2:开发依赖解析引擎，支持Node.js（package-lock.json）和Python（requirements.txt）等主流生态。
- 3Step 3:训练AI模型，基于历史漏洞数据评估影响范围和修复优先级。
- 4Step 4:开发修复建议生成器，提供代码片段和版本升级路径。
- 5Step 5:实现CI/CD插件（GitHub Actions、GitLab CI），实现自动扫描与阻断。
- 6Step 6:推出MVP，邀请种子用户试用，收集反馈优化模型。
- 7Step 7:正式商业化，通过技术社区和云市场推广。
05Risk notice
漏洞数据库的实时性和准确性难以保证；AI修复建议可能产生误报或漏报，导致用户信任度下降；面临Snyk等成熟竞品的竞争压力；用户对安全工具的付费意愿可能低于预期。