AI 分析
痛点：AI coding agent修复bug后不会留下防回归检查，同类bug会被其他agent或后续提交再次写出。
目标用户：使用AI coding agent的独立开发者、小团队和关注代码质量/CI的工程团队。
证据：one thing i wanted was to stop fixing a pattern only for another agent to write it again later! ... for patterns a linter can recognise, the fixer writes a GritQL rule in Biome too. it must flag a bad fixture and pass a good one before i scan the actual codebase.
变现：开源CLI/GitHub Action引流，团队版按席位或仓库数订阅；提供托管CI规则生成、规则库同步和AI agent集成。
MVP：做一个GitHub Action或CLI：输入bug修复PR，自动生成Biome GritQL/Semgrep规则，附带bad/good fixture自测，通过后作为PR评论或阻塞项输出markdown报告。
竞品：Empryo、Biome、GritQL/Grit.io、Semgrep、CodeRabbit、SonarQube
摘要：发帖人正在构建AI coding agent Empryo，其bug修复流程会额外生成Biome GritQL lint规则，并用好/坏fixture验证，避免同类bug被其他agent再次写出。作者公开了SoulStack skill，但帖子没有收入、定价或用户付费意愿证据，需求验证主要来自作者自身痛点。该方向适合独立开发者做轻量级GitHub Action/CI插件，帮AI生成代码留下可执行防回归规则。