01Core pain point and demand
基于 Three.js 构建的 3D 虚拟博物馆在部分设备（如 Firefox 下的 Mac M1、Android 设备）上出现随机掉帧、性能低下甚至浏览器崩溃，开发者难以定位和优化跨设备性能问题。
02Product solution
开发一个 AI 驱动的性能诊断工具，通过注入轻量级 SDK 收集运行时性能数据（FPS、内存、GPU 负载等），结合设备特征和代码分析，自动定位性能瓶颈并提供优化建议（如减少 draw calls、优化纹理、调整渲染设置）。工具提供可视化报告和可操作的修复方案，支持跨设备对比。
03Monetization and business model
采用 freemium 模式：免费版提供基础性能指标和有限次数的诊断；付费版提供深度分析、历史趋势、团队协作和优先支持。同时可提供企业定制化服务。
04Action steps
- 1Step 1:进行市场调研，访谈 20+ Three.js 开发者，验证痛点并确定核心功能优先级。
- 2Step 2:开发轻量级性能监控 SDK，支持采集 FPS、内存、GPU 负载等关键指标。
- 3Step 3:构建 AI 分析引擎，基于规则和机器学习模型识别性能瓶颈并生成优化建议。
- 4Step 4:开发可视化仪表盘，展示性能报告和跨设备对比。
- 5Step 5:发布 MVP 版本，邀请种子用户试用并收集反馈。
- 6Step 6:迭代优化，增加团队协作和 CI/CD 集成功能。
- 7Step 7:正式商业化，通过开发者社区、技术博客和会议推广。
05Risk notice
技术风险：跨设备性能数据采集的准确性和兼容性挑战；市场风险：开发者可能倾向于使用免费工具，付费意愿不确定；竞争风险：大型平台（如 Chrome DevTools）可能增加类似功能。