# 10. 终极检查清单 - JobRight.ai

根据芒格的思维格栅模型，对 JobRight.ai 进行最后的风险与机会复核：

## 1. 核心清单核对

1. **能力圈过滤**：
   - 业务逻辑是否简单？**是 (替人找工作)**。
   - 商业模式是否可持续？**待验证 (取决于订阅留存率)**。
   
2. **护城河强度**：
   - 是否具备网络效应？**弱**。目前主要是单机工具属性，需通过“内推网络”强化。
   - 品牌是否深入人心？**初步建立 (在科技求职圈)**。

3. **管理层诚实与能力**：
   - 创始人是否有偏执狂属性？**是**。在求职自动化这一细分点上死磕到底。
   - 是否具备长期思维？**是**。拒绝低质买量，注重底层数据能力。

4. **安全边际**：
   - 当前估值是否有吸引力？**仅对一级市场风投成立**。二级市场目前无对标，属于纯粹的风险资产。

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## 2. 芒格原则复核 (Mental Models)

### 2.1 冲浪模型 (Surfing Model)
- **逻辑**：JobRight 骑在“AI 代理 (Agentic AI)”这波浪潮的最前端。在这个领域，速度就是一切。只要技术代差存在，它就能持续收割红利。

### 2.2 逆向思维 (Inversion)
- **如果我是 LinkedIn 的 CEO，我会怎么杀死 JobRight？** 我会修改服务条款，明确禁止非官方 API 的自动化投递，并利用 AI 流量分析识别出 JobRight 的机器指纹。JobRight 必须有应对这一“降维打击”的方案。

### 2.3 激励一致性 (Incentives)
- **逻辑**：JobRight 的利益与求职者完全一致（找到好工作）。不同于猎头（服务于企业），JobRight 是求职者的“代理人”。这种激励结构天然能赢得用户的极高信任度。

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## 3. 终极结论：进入“Too Hard Pile”了吗？

**结论**：**不进入**。

JobRight.ai 解决的是一个**“普世且痛苦”**的问题。虽然有技术风险和平台风险，但其解决问题的路径极度直接。对于追求高收益、愿意承担早期初创公司风险的投资者来说，这是一个非常清晰的标的。

**一句话总结**：它不是那种深不可测的算法公司，它是一家**“用 AI 解决最烦人任务”**的高效产品公司。
