AI 分析
痛点：AI 编程工具生成的代码存在密钥泄露、幻觉依赖包、Stripe webhook 无签名校验和 CVE 依赖等安全/正确性问题，开发者需要一个只报告问题、再由自己 AI 修复的扫描器。
目标用户：使用 Cursor、Claude Code、Copilot 等 AI 编程工具的独立开发者、小型工程团队和 GitHub 项目维护者。
证据：Stripe-verified on TrustMRR: 500 users, 143 GitHub App installs, 5,000+ scans, 9 active subscriptions, $108 MRR. The first four months were $0. What got the first paying customer: removing the free account tier. ... Getting someone from "I see 6 critical findings" to paying to see where they are is 2.6% lifetime.
变现：GitHub App 免费扫描 + 付费解锁详细文件路径与修复位置；按仓库/席位订阅，团队版、CI 集成、私有仓库扫描和持续监控作为高级功能。
MVP：两周内做一个 GitHub App：接入仓库后用 Semgrep/Secret 扫描 + 规则匹配检测泄露密钥、npm 幻觉包、Stripe webhook 无签名、CVE 依赖；扫描结果只显示严重/高危数量，具体路径和详情放在付费墙后。
竞品：Snyk、GitHub Advanced Security、GitGuardian、Semgrep、CodeRabbit、Aikido Security
摘要：VibeDoctor 是一个扫描 AI 生成代码问题的 GitHub App，作者利用晚上和周末独立开发，7 个月做到 500 用户、143 次 GitHub App 安装、5000+ 次扫描、9 个付费订阅和 $108 MRR。前 4 个月收入为 0，取消免费账户层级后获得首批付费用户；从看到 6 个严重问题到付费查看具体位置的终身转化率为 2.6%。该案例验证了 AI 代码安全扫描的付费需求，但客单价和转化率仍低，适合小团队用付费墙模式切入。