01Core pain point and demand
在 Hacker News 的「Who is hiring / Who wants to be hired」月度求职帖中留言后，求职者往往只收到垃圾邮件、猎头群发和自动化营销信息，真实有效的招聘机会被淹没，难以辨别和跟进。
02Product solution
构建一个 AI 驱动的 HN 求职帖聚合与筛选工具：自动抓取每月 HN 求职/招聘帖，用 LLM 解析每条留言的结构化信息（公司、岗位、地点、远程、薪资、技术栈、联系方式），对招聘方做真实性打分（识别猎头群发、模板化营销、重复发帖），为求职者生成个性化匹配推荐与一键去重联系清单，同时为招聘方提供候选人匹配摘要。
03Monetization and business model
采用 freemium 订阅制：基础浏览与每月有限次匹配免费；付费版提供无限 AI 匹配、招聘方真实性评分、垃圾信息过滤、邮件提醒和新帖实时推送。另可对企业招聘方提供付费发布增强与候选人匹配报告，按岗位或按月收费。
04Action steps
- 1抓取并解析历史 HN「Who is hiring / Who wants to be hired」帖子，建立结构化数据集与标注样本。
- 2训练/调优 LLM 提示词，实现留言结构化抽取（岗位、地点、薪资、技术栈、联系方式）与垃圾/猎头模板识别。
- 3开发 Web 应用：帖子浏览、筛选、AI 匹配推荐、招聘方真实性评分与去重联系清单。
- 4加入邮件/浏览器提醒，在新月度帖子发布时推送高匹配机会。
- 5在 HN、Reddit r/cscareerquestions 等技术社区小范围发布 MVP，收集反馈并迭代评分模型。
- 6上线订阅付费与企业套餐，接入 Stripe 计费。
- 7扩展数据源（如其他技术社区招聘帖），提升匹配算法与反垃圾能力。
05Risk notice
依赖 HN 单一数据源，帖子量有限且受社区规则与反爬限制；LLM 解析与真实性评分可能误判，影响信任；HN 用户对商业化工具接受度需验证；主流招聘平台或通用 AI 求职工具可能快速跟进类似功能。