AI 分析
痛点：非英语母语者在面试中用“我们”模糊个人贡献，面试官无法判断其具体决策和行动，导致求职表达失效。
目标用户：非英语母语的求职者，尤其是需要英语面试的科技、外企岗位候选人；也可延伸至面试教练和求职辅导机构。
证据："I’m building OfferFluent, an English mock-interview side project for non-native speakers. The sharper problem I’m testing is not grammar. It is attribution." "A candidate says: ‘We improved onboarding and reduced confusion.’ The interviewer still does not know what that person actually decided or changed."
变现：订阅制AI面试模拟与反馈；一次性面试冲刺套餐；免费基础版+高级反馈付费；与求职辅导机构合作B2B2C。
MVP：两周内做一个网页应用：用户录制或上传面试回答，语音转文字，LLM检测“we/team”等集体模糊表述，追问个人决策、行动和量化结果，生成重述建议并对比前后回答，支持导出反馈报告。
竞品：Yoodli、Google Interview Warmup、Pramp、Interviewing.io、Speak、ELSA Speak
摘要：发帖人正在开发 OfferFluent，面向非英语母语者的英语模拟面试工具，聚焦“归因”问题而非语法：候选人常用“我们改进了…”导致面试官看不出个人贡献。他征集反馈，未提供付费意愿、用户数据或收入验证，需求仍属个人假设，但方向具体、独立开发者可低成本验证。