AI 分析
痛点:代码中的 API、SDK、AI 模型弃用公告分散,开发者难以及时发现即将失效的依赖,可能导致产品故障。
目标用户:使用大量第三方 API/SDK/AI 模型的软件工程师、DevOps 和工程团队。
证据:I tried to build a waiting list first, then wait to see if people are interested before making something that works. If there is a single soul interested, the product I'm trying to build right now is called EOLTrace ... want to have proper validation from someone willing to pay for it. deprecations are scattered everywhere , not easy to find
变现:订阅制 SaaS:按仓库数、席位或 CI 扫描次数收费;GitHub App/CI 集成、Slack/邮件告警、私有化部署均可作为增值项。
MVP:2 周内做一个 GitHub Action:解析 package.json、requirements.txt、go.mod 等依赖文件,先覆盖 10-20 个高频 API/SDK/AI 模型厂商,用人工维护的弃用公告 JSON 比对,生成 PR 注释和邮件/Slack 告警;配一个 waitlist 落地页收集付费意向。
竞品:Dependabot、Renovate、Snyk、Endor Labs、GitHub Advanced Security、endoflife.date
摘要:Reddit 上一位软件工程师反思“先构建后营销”的陷阱,并提出 EOLTrace:通过本地扫描或 GitHub Actions 生成清单,追踪代码中的 API、SDK、AI 模型,并与厂商弃用公告数据库比对,提前发现即将失效项。当前仅在收集 waitlist,希望找到愿意付费的人验证需求,原帖没有真实收入或他人付费意愿证据。