问题
猎头的钱，丢在"忘了跟进"上
猎头收入不取决于认识多少人，取决于手上几十上百个在途候选人有没有谁被忘掉、漏了那一次该跟的进。一个现在不动的候选人，几个月后可能成一单数万元提成——前提是没被忘掉、跟进踩在点上。
今天这一切散在微信、电话、笔记本、Excel、雇主 ATS。最高频、最烦、最易漏的动作就是记录。记录一漏，单子掉，钱没了。更糟的是：猎头的判断、人脉、战绩，每换一份工作就蒸发一次。
为什么是现在
到今天才成立的产品
"把人类乱聊可靠地抽成结构化数据"——两年前做不到，LLM 之后才可用。这不是又一个 ATS，而是一个被技术拐点刚刚解锁的新品类。
产品形态
AI 原生：对话是唯一界面，AI 是干活的人
传统 ATS 是人往数据库里填表；HireBase 把这件事反过来——人只对话，读取、抽取、写记录、维护状态全部由 AI 完成。没有表单，没有要学的菜单，产品的全部界面就是一个对话框。
正因为消除了"录入摩擦"，捕获飞轮的第一圈才真正转得起来。这是 LLM 之后才成立的结构性差异，也是护城河的起点——不是给老 ATS 加一个 AI 按钮，而是把干活的主体换成 AI。
产品
三幕：从干掉记录，到职业信用
猎头把一段微信对话截图丢进来，几秒得到干净的候选人卡片：期望与当前薪资、可面时间、卡点、竞品 offer。他做这个动作是因为它当场解决手上这个候选人；职业资产是顺带沉淀的副产品。
进门：干掉记录
私密、单机、每天离不开。重复手工整理被显著消除，顺手标红风险、起草下一条跟进话术。
护城河：数据复利
数据越用越厚，人才库与战绩复利，越用越走不掉。迁移成本长在日常使用里。
期权：信用网络
战绩演进为对手方背书的招聘信用网络。诚实后置——不作近期承诺，须被一二幕挣来。
诚实边界：复杂、碎片、语音场景仍需人工补正。做的是"显著减少重复手工"，不是"再也不用记"。
市场
一套引擎，分段进入市场
核心引擎(捕获对话 → AI 结构化 → 候选人记录 → 推进 → 战绩)对猎头、HR、中小公司基本一致，是横向核心，人群扩张近零边际开发成本。
楔子是打法排序，不是产品分叉：先用最锋利的付费逻辑(独立猎头)切入，同一产品近零成本延伸到 HR 与中小公司——猎头把结构化候选人报告交付给客户时，公司侧第一次看见 HireBase。
商业模式
核心永久免费，为规模与纵深付费
核心捕获环 AI 对单兵实质免费、永不限次——这是飞轮发动机，正常单兵永不撞墙。
付费来自规模墙 + 团队席位 + 纵深/信用层(风险智能、跨候选人串联、归因看板、战绩信用导出)。撞墙的是赚到钱的高量级猎头与团队——ROI 显然付得起的人。
护城河
可携带的职业资产
战绩不是猎头上传，是平台从它每天观测的全漏斗算出——这降低了选择性展示空间，成为"难以粉饰的战绩记录"。
私密、单机、数据归个人，正是平台型产品(数据归平台)结构上给不了的反位。短期靠个人历史迁移成本，中期靠人才库与战绩复利，远期或成对手方背书的招聘信用网络。
竞争格局(实证)
没人跨的那条轴：组织 vs 个人
我们实证调研了 2026 主流榜单全部 9 个 AI 招聘工具(北森、Moka、用友大易、讯飞智聘、i人事、招聘云、飞书招聘、盖雅、金蝶云)。
9/9 全部企业/组织计费，无个人版；其"猎头"功能一律是"企业管理外部猎头供应商"——与我们"猎头管理自己的候选人"恰好相反。连最 AI 原生的 Moka Eva，官方话术都是"沉淀组织招聘资产"——结构上做不了个人侧。
四维窄缝：个人拥有 × 转化层(不碰 sourcing)× AI 原生捕获 × 可复利可携带资产。每个对手至少缺一维——那条没人跨越的轴，正是我们的整个生存空间。
我们现在在哪 / 终局
不假装牵引力
现状很诚实：没客户、没成品，有能演核心刀尖的粗糙 demo 与本计划。这轮钱不是"做大市场"，是花钱拆掉三个会杀死公司的未知数：习惯与覆盖率、免费到付费转化、GTM 首验。
第一天替一个猎头省下记一条笔记的两分钟。一年后他的判断、人脉、战绩第一次沉成难以粉饰、可携带的职业资产。再往后，或许连成招聘行业的信用层——但那要被前两幕挣来。一切，从一次粘贴开始。
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