AI 生成代码的模糊测试闸门

给 vibe coding 的团队一个开箱即用的自动化质量闸门，替代人工 code review

痛点

帖子描述了很多公司想把 AI 生成的代码送进生产，但工程 code review 成了新瓶颈，工程师本身也不爱做。同时开发者确实缺少一种不依赖逐行阅读就能发现崩溃、N+1 查询、XSS、SQL 注入的手段。人工审查和 AI 生成速度之间的差距正在扩大。

方案

面向小型团队提供一个极简的自动化检测流水线：连接 GitHub 仓库，对变更自动跑一轮模糊/变异测试与常见安全模式扫描，输出按严重程度排序的问题清单和可复现的最小用例。不做完整代码审查，只回答『这段改动会不会炸』。

用户

用 AI 编码工具产出大量代码的 1-10 人 SaaS 团队、独立开发者、外包工作室

MVP

接入 GitHub App 并读取 PR diff；针对 diff 覆盖的接口自动生成请求并做变异式模糊测试；内置 XSS/SQL 注入/N+1 的启发式规则；PR 上贴一条摘要评论并附复现步骤；只支持 Node/TypeScript 单体应用

变现

按仓库数的月订阅（免费版每月 50 次运行，付费版不限）+ 私有化部署年费

为何现在

AI 写代码让提交量暴增，人工审查成为瓶颈，而模糊测试的工程门槛对独立开发者来说可接受；先做窄技术栈就能上线