我跟你说的一样，只能做静態分析，找到了bug，但不能告诉你这个bug在真实业务场景里会造成什么影响，程式设计师需要的不是“你这行代码有问题”，而是“这行代码上线后会炸成什么样”。”

“所以核心痛点是——”

“是“代码和现实之间的鸿沟”。”苏念念用手指敲了敲桌面，“你上次的原话，我回去想了好几天，越想越觉得你说到点子上了。”

剁椒鱼头端上来了，热气腾腾的。韩路一拿起公筷，挑了几块鱼腮边最嫩的肉放到苏念念碗里。

“先吃，凉了腥。”

苏念念低头看了一眼碗里的鱼肉，全是最好的部位。

她没说谢谢，拿起筷子吃了一口。

“我想做一款工具。”他说，“名字我都想好了，bugkiller。”

“bugkiller？”苏念念念了一遍，嚼著鱼肉，皱了下眉，“名字太geek了，程式设计师听著过癮，但以后要做商业化的话不好卖，先当內部代號用吧，回头再想个正式的。”

“它不只是找bug，它要做的是——”韩路一在脑子里组织了一下语言，“建立一个bug模式资料库，把各种类型bug的特徵、触发条件、影响范围、最优修復路径全部结构化，然后用这些数据训练ai模型，让ai学会“看到一段代码就知道它上线后可能会出什么问题”。”

苏念念放下筷子，身体前倾。

“等等，你说的bug模式资料库，数据从哪来？这是最关键的问题。市面上的竞品之所以做不好，就是因为训练数据只有代码本身，缺乏“代码在真实场景中的表现”这一层。”

“从我这里来。”

苏念念眨了两下眼睛。

韩路一解释：“我这些年写了几十万行代码，debug过的系统也少说有几十个，最近自由接单又修了上百个项目，每一个bug的特徵、触发条件、修復路径，我都在记录。”

这是实话，只不过他省略了视界的部分。

“你的个人经验当然有价值，但一个人的样本量不够啊，”苏念念皱眉，“ai训练需要大量数据。”

“对，所以第一步是做最小可用產品，用我现有的模式资料库做一个原型，先验证思路能不能跑通。如果跑通了，第二步再想办法扩大数据源，比如接入开源社区的bug报告、公开的代码漏洞库、技术论坛的问答数据。”

“mvp先行，数据飞轮后做。”苏