这家2019年成立的公司，也累计融资超2000万美元，超过1万名月活跃用户。投资方包括Y Combinator、Greycroft等知名机构，以及建筑软件巨头Nemetschek、建材巨头Masco这样的战略投资者。
01 场景选择？
Handoff做的事情很具体：帮小型装修承包商用AI自动完成报价、做预算、开发票。创始人Dmitry Alexin此前在Uber联合创始人的CloudKitchens负责机器学习，还在国际货币基金组织做过经济预测。
2019年他开始创业，创始人谈到，美国住宅建筑行业有个惊人的数据：90%的公司没有雇员，几乎就是老板一个人。根据YC数据，美国有120万个住宅承包商，大多是10人以下的小公司。
这些人每天在工地、在屋顶、在卡车里穿梭。他们的收入来自实际建造东西，而不是坐在办公室做文书工作。但偏偏成本估算这件事，既是他们最讨厌的，又是最影响收入的。
报价越快，赢得项目的机会越大。但做准确需要大量时间，做不准又可能亏钱。这个矛盾无解。
Handoff团队发现，住宅建筑市场的需求远超商业建筑。商业项目有专职估算师，你只能说服他们提高效率。但对单人老板，你提供的是一个24/7在线的AI估算师，这是完全不同的价值。
02 如何发展起来的？
Handoff的核心是一个AI代理，但它的能力建立在5年的数据积累上。
第一步：建数据底座
前两年，团队什么AI都没做，就是当估算师。他们亲自完成了数千个项目，为的是理解"什么数据对承包商真正重要"。
然后是数据来源的搭建：对接Lowe's、Home Depot这些大型建材零售商，获取实时库存和定价；与建材制造商Masco合作，把行业专家的选材逻辑嵌入产品；自建劳动力定价指数，覆盖不同工种、不同资历的时薪。
这些数据被组织成一套完整的分类体系。在这个基础上，才开始训练机器学习模型。
第二步：重新定义交互
传统建筑软件的问题是：你要学会操作它。对于那些忙碌的承包商，这意味着两周的培训、记笔记、参加讲座。
Handoff直接砍掉这些。用户只需要和AI对话，语音或文字都行。
一个典型场景：老板在卡车里开车，按下录音键："我需要做个厨房改造的估算，大概120平方米，客户要中高端的。"
30秒后，AI返回完整估算。不仅有总价，还有逐行的明细——多少张石膏板、多少盒钉子、每个工种需要多少小时。AI甚至会提醒一些容易遗漏的细节。
更强的是任务串联。用户可以说："把这个估算做成提案，发给John，然后开一张10%定金的发票。"AI会一步步执行，在关键节点停下来确认。
第三步：双向验证的精确度
估算分两个维度：
自下而上：每根螺栓、每小时工都精确定价
自上而下：对比历史项目、市场基准、项目档次
03 产品增长的实践
Handoff几乎不做传统线下销售与线上演示。
原因很现实：让一个在屋顶上干活的承包商准时参加线上会议，就像拔牙一样难。他们的生活不可预测，随时可能被拉去工地。
基本策略变成：
免费试用：注册即用，30秒出结果
自助验证：用户用自己过去的项目测试准确性
口碑传播：近50%的客户来自推荐
这种增长方式的前提是产品真正有用。Handoff不浪费用户时间，不强制演示，不先收费后体验。社交媒体也是重要渠道。团队有专职的内容运营，创作能引起承包商共鸣的内容。
进入建筑这种传统行业，他总结了几点体会：
混合团队：前两年核心团队就是估算师，亲自干活理解问题
混合股东：既要懂科技的VC，也要Masco这种懂行业的战略投资者
远离泡沫：把总部从硅谷搬到奥斯汀，更接近真实客户。"如果你服务的不是科技公司，待在硅谷可能是适得其反的"，他说得很直白。
Handoff的长期愿景也很清晰：成为中小承包商的全能助手，推荐他们没想到的解决方案。最终目标是降低住房成本，让年轻人买得起房。
