AI 分析
痛点：GitHub 上的 star 和粉丝数只代表热度而非真实技术水平，优秀 AI 项目难以被客观评估和展示。
目标用户：AI/ML 开发者、学生、求职者、开源贡献者，以及需要评估候选人项目质量的招聘方。
证据：on GitHub, stars and followers measure popularity, not skill... You pay small one-time credit packs ($3–$15, no subscription)... 4 paying customers, $33.97 in total revenue
变现：一次性信用点包（$3–$15）解锁更多路线图和 what-if 预测；后续可增加订阅制详细报告、团队/招聘方付费评估、职位匹配佣金。
MVP：用 GitHub OAuth 拉取公开仓库，调用 LLM 按 7 维评分标准（深度、原创性、完成度、可复现性等）打分并定位到具体文件，免费给基础评分，付费解锁改进路线图和 what-if 预测。
竞品：SonarQube、CodeClimate、Snyk
摘要：17 岁罗马尼亚学生独立开发 AI-Atlas，用 AI 阅读 GitHub 上 AI 项目的实际代码并按 7 维标准打分，已分析 2216 个项目、218 名开发者来自 43 个国家，73 人认领资料，4 人付费共 $33.97，获 DevHunt 周榜第一。真实付费数据虽小，但验证了细分需求且独立开发者可复现。