AI 分析
痛点：人们难以判断一段视频是否由 AI 生成，尤其在虚假信息、诈骗和版权纠纷场景中需要可解释、可信赖的视频鉴伪工具。
目标用户：内容审核团队、媒体与事实核查机构、法律/保险取证人员、社交平台、以及普通用户和中小企业。
证据：I've now reached my first ₹10,000 in revenue. It's a small milestone, but after investing my own time and money into the project, it feels meaningful.
变现：按次检测付费 + 订阅制（个人/团队套餐）+ API 调用计费；面向媒体、法务、保险、平台审核提供 B2B 报告与批量检测。
MVP：2 周内做一个网页端 MVP：上传短视频或粘贴链接，调用开源 deepfake/AI 视频检测模型或第三方 API，输出置信度、可疑片段和简短解释，并加入按次付费/邮箱收集付费意向。
竞品：Hive AI Video Detection、Reality Defender、Deepware Scanner、Optical AI、AI or Not、Illuminarty
摘要：作者用 3 个月做出 Crackly AI 视频鉴伪工具，并已获得首笔 ₹10,000 收入，说明有人愿意为视频真假检测付费。产品解决 AI 视频泛滥下的可信鉴伪需求，但该领域已有 Hive、Reality Defender 等竞品，独立开发者需在可解释性、垂直场景或低价按次检测上找差异。整体是值得关注的真实变现机会，但技术壁垒和竞争压力都不低。