在学习或解决复杂的技术、专业问题时，感觉大脑一片“模糊”，无法理清概念之间的关联，或者难以找到理解一个核心概念所必需的前置知识，导致学习效率低下，挫败感强，甚至想放弃。
独立开发者、数据科学家、工程师、高级学生、研究人员以及任何需要掌握或深入理解复杂技术或专业知识的专业人士和高级业余爱好者（prosumer）。
这种“模糊感”和概念理解障碍会极大地浪费时间，因为用户需要在海量信息中（文档、教程、论坛）手动筛选和拼凑知识点。它导致工作效率低下，项目延期，严重的挫败感还会打击学习或工作的积极性，使得“推过困惑”的努力变得异常艰难，甚至最终放弃。
我将构建一个基于大语言模型（LLM）的“概念澄清导航”SaaS工具。用户输入一个他们感到困惑的复杂概念（例如：Kubernetes中的“Pod”、React中的“Hooks”、机器学习中的“卷积神经网络”）。工具将：
MVP（2周内）： 核心功能将包括用户认证、概念输入框、基于LLM的解释和关联概念生成（文本列表形式）、基础的保存和状态标记功能。界面简洁，专注于核心价值交付。
可以采用订阅制模式，根据用户查询次数、保存概念地图的数量或功能深度（例如，更详细的关联概念、多语言支持、团队协作功能）进行分级定价。例如，个人订阅每月15-30美元，提供不同层级的查询和存储上限。未来可探索针对小型技术团队的企业订阅模式，提供共享知识库和团队学习进度管理。基础设施成本将主要来自于LLM API调用，可以通过设置用户配额来严格控制在每月200美元以内。