AI助手Lesie会取代猎头的工作吗?
过去,找人是一门玄学:无论是要找投资人、找行业专家,还是要找一位契合的 KOL,传统方法都仰赖人脉引荐、行业微信群,或是在 LinkedIn 里大浪淘沙。找到人,再搭上话,这是敲开合作的大门的第一步
寻找合适的人才曾经是门玄妙的艺术:不论是需要融资时的投资人对接,还是行业专家咨询,或是物色品牌契合的KOL,传统方式都依赖圈子关系推荐、行业社群交流,或者在LinkedIn上不断筛选。
建立初步联系往往是合作中最关键的一环,同时也是最具挑战性的环节。
如今,一款名为Lessie的AI工具正在将这套"玄学"转化为系统化的解决方案。


Lessie的四步精准搜索流程|图片来源:Lessie
首次体验Lessie时,其专业水平就令我惊叹。输入一个模糊需求如"寻找报道过AI初创公司的科技记者",它能像资深HR一样立即追问细节:需要哪些主流科技媒体的记者?发表文章数量要求?关注领域偏好?文章平均阅读量?我可以随时补充条件,比如将阅读量标准提高到"10万+"。

10万+阅读量创作者轻松检索|图片来源:极客公园
仅十分钟,系统就列出一批符合要求的记者名单,包含供职机构、职务及LinkedIn直达链接。

带LinkedIn链接的检索结果|图片来源:极客公园
当追加"需发表过长篇报道"条件后,系统能整合所有需求重新筛选。最终15位候选人来自The Verge、Wired等知名媒体或顶级报刊科技专栏,基本达标。
虽然二次筛选耗时较长,但相比传统的关键词碰运气方法,效率已是质的飞跃。
进阶测试选择专业领域"寻找近两年发表过稀有金属回收研究论文的科研人员",系统展现出更强的理解能力:先分析领域趋势,再定位研究机构,最后匹配专业人员。

精准筛选后的专家名单|图片来源:极客公园
最终锁定7位候选人,提供完整职位、联系方式和研究背景。系统还能自动生成个性化联络邮件,根据收件人背景调整内容风格。
对比传统方式——通过论文溯源再到机构官网查找联系方式,Lessie批量检索+群发邮件的模式极大提升了效率。

Shopify电商人才检索示例|图片来源:极客公园
挑战性测试选择"东欧地区年销百万美元的宠物跨境电商负责人",系统成功找出15位符合标准的CEO/COO,验证了跨地域跨平台的数据整合能力。
然而深入使用后也发现局限:某位"稀有金属专家"实为水生生态研究员;东南亚宠物博主检索结果中约三分之一不符合要求。产品团队解释这与小语种数据训练不足有关。

专业领域偶现匹配误差|图片来源:极客公园
网红检索测试中,欧美区20万粉丝宠物博主检索精准,但东南亚区结果质量明显下降。

欧美网红检索效果|图片来源:极客公园
东南亚地区匹配度有待提升|图片来源:极客公园
总体而言,Lessie在搜索逻辑、需求理解、数据库广度等方面表现突出,特别适合跨境商务、人才猎聘等场景。但小语种区域和复杂条件组合下的稳定性还需优化。
这款产品的核心价值在于将依赖人脉的"关系撮合"转化为标准化流程,让团队能快速定位潜在合作对象并建立初步联系。虽然完全替代人工判断尚有距离,但对于急需拓展商业网络的企业而言,不失为高效的破冰工具。
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