01Core pain point and demand
在HN等社区招聘帖（如“Who Wants to be hired”）发布求职信息后，求职者收件箱被大量垃圾邮件淹没，包括推广新求职板、拉人进社区、以及伪造的招聘方邮箱，导致这些帖子对求职者失去价值。
02Product solution
一款AI驱动的邮件过滤SaaS工具，通过分析发件人域名、邮件内容模式、历史行为等，自动识别并分类垃圾邮件（推广、拉人、伪造招聘），将真实招聘机会优先展示，并提供每日摘要和风险提示。
03Monetization and business model
采用订阅制SaaS模式，按月/年收费；提供免费基础版（有限过滤次数）吸引用户，高级版提供无限过滤、实时警报和优先支持；可与企业招聘方合作提供认证标识服务。
04Action steps
- 1收集HN等社区求职帖中的垃圾邮件样本，构建标注数据集。
- 2开发AI模型，结合规则引擎和机器学习（如BERT分类）识别垃圾邮件模式。
- 3构建邮件客户端集成（Gmail API、Outlook API），实现自动过滤和分类。
- 4开发用户仪表盘，展示过滤统计、真实招聘机会和风险提示。
- 5邀请100名HN求职者进行beta测试，收集反馈优化模型。
- 6上线Product Hunt和HN推广，提供早期用户优惠。
- 7迭代增加伪造招聘方检测和认证功能，拓展至其他社区平台。
05Risk notice
主要风险包括：邮件API访问限制或变更；用户隐私顾虑导致采用率低；垃圾邮件发送者对抗性进化使模型失效；大厂（如Google）可能推出类似功能。需持续更新模型并建立用户信任。