北京
一个自由职业开发者把上个月收到的真实客户需求丢进工具里，几秒钟后屏幕上跳出一行字：风险评分100/100，建议加收50%风险缓冲。他原本报价4000美元，工具给出的建议价是6000美元。
这个工具叫ScopeGuard AI，作者把它定位成"本地优先"的方案与工作说明书（SOW）风险审计器，底层跑的是谷歌的Gemma开放权重模型。它要解决的问题，几乎每个接私活的开发者都遇到过：客户一句"能不能顺手再加个……"，合同里写着"无限次修改直到完全满意"，付款条件却是"项目完成后60天结算"。
按行业调查的估算，独立顾问和自由开发者每年有20%到35%的收入，消耗在无偿返工、交付物争议和没有报酬的修改循环上。作者算了一笔账：一个时薪95美元的开发者，只要陷入一次25小时的反复修改，就是2375美元的未计费工时。
它具体抓什么
工具会扫描客户发来的原始需求文档、招标书或邮件往来，识别10类以上的范围与法律风险点，包括主观化的性能描述、以"等等"收尾的开放式清单、无限次修改、以及没有预算的维护义务。
识别之后，它给出0到100的风险评分，并按模糊程度建议加收10%到50%的价格缓冲。最后生成一份逐条列明的SOW，明确写出"范围内"和"明确排除在外"两部分，并配一套分期付款节点：40%预付、30%原型阶段、30%最终交付，账期15天。
在演示的样例报告里，一份145词的需求文档被打出满分风险，列出12个陷阱。排在前面的几条包括："无限次修改"被建议改为每个交付物最多两轮；"无限责任"被建议改为以SOW下已付费用为上限；"完成后付款/60天账期"被建议改为40%预付加15天节点结算。
为什么必须跑在本地
作者给出的理由很实际：企业客户和拿了融资的客户，标准合同通常禁止承包方把源代码、产品需求文档、数据库结构或功能路线图传给第三方公有AI服务。Gemma在本地运行时，所有推理都发生在承包方自己机器的内存里，不留日志、不上云、不用客户数据训练。
成本是另一层考虑。公有云API按token计费，一个月投20个项目、每个项目改几轮，费用很快吃掉利润。本地跑Gemma的边际成本是零，这让工具可以按49美元一次性买断或每月9美元订阅来卖。
离线可用同样关键。自由职业者常在机场、咖啡馆、火车上或客户办公室里工作，网络受限时，完全在设备上运行意味着工具照常能用。
还有一层是模型版本。闭源API会下线旧模型、调整护栏或一夜之间改价，开放权重的模型权重是固定的，不受上游平台变动影响。
架构上的取舍
项目没有把宝全押在模型上。如果本机跑着Ollama，Gemma负责深层的上下文法律推理；如果没配置，一套基于正则表达式的确定性规则引擎接管，照样能识别10类范围漏洞，且零外部依赖。
Web服务用的是Python 3自带的http.server模块，克隆仓库后直接执行python3 app.py就能跑，不需要pip install，也不会撞上依赖冲突。代码以MIT许可证开源。
作者还找了一位在Upwork和直签合同上做全栈开发的朋友Marcus做首次实测。Marcus贴进去一份真实的市场平台需求，里面写着"与所有第三方物流API无缝集成、现代UI、无限次修改直到顾问委员会批准、上线后付款"。
工具把这份需求判为满分风险，把开放式API条款改成只对接两个具名API且需有OpenAPI v3文档，把无限次修改改成每个里程碑两轮上限，把"上线后付款"换成40%预付加50%缓冲，报价从4000美元提到6000美元。
Marcus的反馈是：上个月那个项目，客户因为不满意按钮动画把修改拖了六周没付钱，如果当时发出去的是这份加固过的SOW，至少能省下30小时无偿劳动和2500美元。他还问能不能加一个带自己工作室品牌的一键PDF导出——这个需求已经排进v1.1路线图。
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