用AI筛选简历
更精准地面试。
一份实用指南:如何用LLM更快筛选候选人、识别候选人特征，并确定面试前15分钟应深入了解的问题。
这是实战笔记，不是科学结论。请把它用于初步判断，不要作为最终招聘决定。
精选项目
这些案例展示了我们做了什么、哪里出了问题，以及哪些经验被带到下一次创业。
cheap.market
连接中国供应链与平价、社交优先购物体验的跨境电商实验。涵盖平台机制、社交发现、AI辅助商品目录运营、物流、支付和真实的单位经济模型。
查看投资人资料 ->Hypee
面向消费者的照片和视频编辑器。以约310万美元被Yandex收购，并整合至Yandex Zen。
了解更多 ->AI Boost
AI照片和视频编辑器。曾登上巴西App Store前列，每天约1.6万名新用户，通过Meta广告实现盈利，并以约45万美元退出。
阅读案例 ->10多款消费产品
7年间覆盖交易平台、AI应用、创作者工具、移动增长、无服务器基础设施和真实运营。有些成功，有些失败，但每个产品都留下了经验。
TikTok CPI 0.09美元，付费CAC 8美元
问题： 消费电商漏斗利润率很薄，常规CAC算法无法反映真实情况。
结果： 直播电商实验实现TikTok CPI $0.09、每位买家付费CAC $8，并完整记录单位经济模型。
2天上线Stable Diffusion API
问题： 竞争对手推出AI图像产品时，我们还没有后端，两周的开发周期太长。
结果： 生产API在48小时内上线至无服务器AWS。真正困难的不是构建，而是上线后的所有运营工作。
适合小团队的无服务器架构
问题： 小团队无法为10多款产品分别承担沉重的基础设施。
结果： 从Hypee到cheap.market反复使用Lambda/DynamoDB/S3技术栈。我现在仍亲自编写生产代码。
市场研究
在创建公司的间隙，我会系统拆解整个创投市场，寻找下一次机会。
每个月，我都会按阶段、商业模式、变现方式、资本密集度和地区整理能找到的每一笔融资。不是为了报道新闻，而是回答一个问题:资金正流向哪里，又没有流向 哪些方向，这为新的产品留下了什么机会？
它起初只是我为选择第三家公司所做的研究，后来成为值得分享的资料。
可自由筛选2026年获得融资的283家公司，查看创投资金流向和未覆盖的方向。创始人用它寻找市场空白，投资人用它观察趋势。
查看英文地图 ->可自行设置筛选条件。订阅英文通讯后可免费使用全部功能。
文章
一份包含真实指标、产品决策，以及10多款消费产品和2次退出经验的运营笔记。
Two Exits Later
公开帖子给出结论，这份笔记展示结论背后的过程:决策记录、我持续关注的数据，以及下一家公司会复用的方法。
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