01核心痛点与需求
在NASM/x86汇编项目中通过Git submodule复用自定义库时，会导入大量未使用的函数，导致体积浪费；同时库内单元测试与函数耦合，修复bug需在多个仓库手动同步，难以维护。
02产品解决方案
开发一个AI驱动的汇编代码依赖分析与优化工具，自动扫描NASM项目中的submodule依赖，识别并剔除未使用的函数，生成最小化链接脚本；同时提供智能单元测试解耦建议，自动同步跨仓库的bug修复。
03变现与商业化路径
采用订阅制SaaS模式，提供免费试用版（限制项目数量），高级版按年收费，包含自动优化、跨仓库同步和优先支持。
04行动步骤
- 1调研NASM开发者社区，验证痛点并收集反馈。
- 2开发原型：解析NASM源码，构建函数调用图，识别未使用函数。
- 3集成AI模型，提供测试解耦建议和自动同步方案。
- 4构建最小可行产品（MVP），支持Git submodule和常见构建系统。
- 5在GitHub和汇编论坛进行推广，获取早期用户。
- 6根据用户反馈迭代，增加更多汇编方言支持。
- 7正式发布并启动订阅收费。
05风险提示
汇编开发者群体较小，市场天花板低；工具可能因汇编代码复杂性而误判；Git submodule的替代方案（如包管理器）可能减少需求。