01Core pain point and demand
绝大多数用户在使用 App、网站和在线服务时直接点击“同意”，从不阅读冗长的服务条款（ToS）。这些条款中常隐藏仲裁弃权（放弃诉讼权）、单方变更权、责任上限、数据二次授权、自动续费陷阱等不公平内容，普通用户难以在几分钟内识别其中的法律风险，往往在权益受损后才发现自己已放弃关键权利。
02Product solution
构建一款 AI 服务条款风险扫描工具：用户粘贴条款文本、上传截图或输入服务链接，模型自动分段解析并标注高风险条款（仲裁弃权、单方修改、责任限制、隐私授权、自动续费、跨境数据转移等），按风险等级给出通俗中文解释与“这条对你意味着什么”的说明，并生成可分享的风险摘要卡片；同时提供条款变更监控，当服务方更新条款时推送差异对比与新增风险提醒。
03Monetization and business model
采用 Freemium 订阅制：基础扫描免费引流，高级功能（无限次扫描、条款变更监控、风险报告 PDF 导出、多服务对比）按月订阅收费；面向中小企业提供团队版席位授权；与消费者维权媒体、法律咨询平台做联盟分成；后续可开放 API 供浏览器插件、比价平台集成。
04Action steps
- 1第一步：整理 50–100 份主流中文互联网服务的高频 ToS 样本，建立不公平条款分类标签体系（仲裁弃权、单方变更、责任上限、自动续费、数据授权等）。
- 2第二步：用大模型对样本做条款分段与风险标注，人工抽检校准，形成提示词模板与评估基准集。
- 3第三步：开发 MVP，支持文本粘贴与截图 OCR 输入，输出风险分级、通俗解释与风险摘要卡片。
- 4第四步：上线微信小程序/H5 网页版，以“测测你刚同意的条款有多坑”为话题做社交裂变测试，收集真实使用数据。
- 5第五步：加入条款变更监控与差异对比功能，形成订阅付费点。
- 6第六步：与消费者维权自媒体、法律科普博主合作推广，建立条款风险榜单内容栏目获取自然流量。
- 7第七步：推出团队版与 API，拓展中小企业法务与浏览器插件集成场景。
05Risk notice
法律与合规风险：产品输出属于法律信息解读而非法律意见，需明确免责声明，避免被指无资质提供法律服务；模型误判可能误导用户，需保留人工复核与置信度提示。数据风险：条款文本与截图涉及用户隐私，需做好脱敏与存储合规。商业风险：用户“不愿读条款”本身意味着付费意愿可能偏低，免费替代品（通用 AI 助手）竞争激烈，需靠变更监控与结构化报告建立差异化；同时可能面临服务方的内容抓取限制。