原则既定，执行开始。“只招同类人”，这个标准如同一个苛刻的过滤器，注定会筛掉99.9%的潜在求职者。贝西克清楚，他寻找的不是一个传统意义上的“员工”，而是一个能在“认知波段”和“工**议”上与他实现低损耗、高带宽连接的“外部处理器”。这意味着，招聘过程本身也必须是一次精准的、反传统的筛选实验。他摒弃了所有常规的招聘渠道：招聘网站、猎头、熟人推荐（除非推荐人深度理解他的需求）。这些渠道涌来的，大概率是习惯于传统职场规则的“正常人”，而非他需要的“同类”。
他将目光投向了更垂直、也更可能聚集“怪人”的角落。
渠道一：特定技术社区的深度潜水。
贝西克活跃在几个以深度技术讨论、开源项目协作和极客文化著称的论坛和代码托管平台的特定板块。他不再仅仅是浏览，而是开始有目的地观察。他关注那些在复杂技术问题下给出清晰、优雅解决方案的用户；留意那些在项目讨论中展现出强烈逻辑性、厌恶模糊表述、且对其他人的低质量提问或冗余讨论表现出明显不耐的参与者；更关键的是，他寻找那些在个人主页、技术博客或项目文档中，透露出对“高效”、“自动化”、“消除重复劳动”、“极简主义”有执着追求的个体。这些人往往在技术细节上吹毛求疵，在代码风格上有强迫症般的洁癖，在工具选择上追求极致效率——这些都是潜在的“同类”迹象。
他会在这些社区发布高度定制化的“任务悬赏”或“挑战”，内容通常涉及“贝氏逻辑”业务中遇到的具体技术难点，例如：“设计一个算法，能够根据知识星球用户的历史互动数据（点赞、评论、收藏、停留时间），自动识别并聚类出最具潜力的深度讨论话题”，并附上部分脱敏的样本数据。悬赏奖金丰厚，但要求提交完整的解决方案说明、代码、以及可复现的结果。他以此作为第一层筛选：有能力且有兴趣解决此类问题的人，本身就已经通过了专业能力和问题偏好的初步过滤。更重要的是，通过观察应征者提交方案的过程沟通（邮件或平台评论），他可以评估对方的沟通风格：是否清晰、结构化？是否反复确认模糊需求？是
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