AI 分析
痛点：YouTube 教程/指南内容大量过时或失效，用户跟着做完才发现方法已不可用，且无法在观看前判断内容是否靠谱
目标用户：频繁依赖 YouTube 学技术、装软件、跟教程的开发者、IT 运维、DIY 与学习者
证据：following a long YouTube guide only to find out it no longer works ... Ever since YouTube hid the dislike counter and creators started filtering critical comments, it has become almost impossible to know if a tutorial, setup guide, or course is legitimate without watching the entire video.
变现：短期难直接向 C 端收费；可行路径为免费扩展+捐赠/赞助（类似 SponsorBlock），或向教育/技术培训平台、企业 IT 培训团队提供 B 端 API 与合规内容审核数据，或做付费的开发者向『教程可信度数据库』
MVP：2 周内可完成 Chrome 扩展 MVP：Content Script 在播放器下注入评分条，4 种状态 + 可选备注，用 Supabase/Firebase 存投票并按 videoId 聚合，无需注册即可浏览，仅投票需轻量身份；先用个人常用技术教程频道冷启动种子数据
竞品：SponsorBlock、YouTube 原生评论区/点赞、Return YouTube Dislike、各类教程评分插件
摘要：开发者因反复被失效的 YouTube 教程浪费时间，做了免费 Chrome 扩展 TubeCheck，在播放器下方加众包可信度标签（正常/过时/失效/误导）。痛点是真实且普遍的，独立开发者 2 周可复刻，但帖子中没有任何付费意愿或收入数据，且众包产品面临冷启动和同类免费竞品（如 SponsorBlock）的变现难题。