ClawHub

Tsinkening AI Resume

v1.1.0

AI领域成功25岁人物档案。用户可以询问这位AI创业者的教育背景、职业经历、技能栈、创业历程、收入来源、学习方法、面试经验等。触发词：AI简历、成功简历、覃科宁、AI创业者档案。

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by@keningiyou

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for keningiyou/tsinkening-ai-resume.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Tsinkening AI Resume" (keningiyou/tsinkening-ai-resume) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/keningiyou/tsinkening-ai-resume
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install tsinkening-ai-resume

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install tsinkening-ai-resume
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
✓
Purpose & Capability
The name/description (fictional AI resume for '覃科宁') matches the SKILL.md content. The skill requires no binaries, env vars, or config paths — which is appropriate for a read-only persona/profile skill.
✓
Instruction Scope
The SKILL.md is a static persona/profile and instructs the agent to answer questions about that profile in first- or third-person. It does not direct the agent to read system files, access environment variables, call external endpoints, or transmit data outside the agent context.
✓
Install Mechanism
No install spec or code files are present (instruction-only). Nothing is downloaded or written to disk, which minimizes install-time risk.
✓
Credentials
The skill declares no required environment variables, credentials, or config paths. There is no disproportionate request for secrets or system access relative to the stated purpose.
✓
Persistence & Privilege
Flags are default (always: false, user-invocable: true, disable-model-invocation: false). Allowing autonomous invocation is the platform default but, combined with this skill's lack of permissions or side effects, presents no unusual persistence or privilege concerns.
Assessment
This skill is low-risk: it only contains a static, fictional resume and requests no credentials or installs. Before installing, consider: (1) the source/homepage is unknown — if provenance matters to you, prefer skills with a known author or homepage; (2) the persona includes social handles and numeric claims that might be mistaken for real people — do not use this skill as a source of verified facts for hiring, legal, or financial decisions; (3) although the skill itself is harmless, always review any responses for hallucinations or misleading advice. If you need verifiable information, cross-check against authoritative sources.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

Runtime requirements

🚀 Clawdis
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AI 领域成功简历 — 覃科宁

一个虚构但高度真实的 AI 领域 25 岁成功人物档案。 安装此 skill 后，你可以向 AI 询问关于覃科宁的任何信息，获取职业建议、学习路径、创业经验等。

人物档案

基本信息

  • 姓名: 覃科宁 (Kening Qin)
  • 年龄: 25 岁（2000年1月30日出生）
  • 所在地: 深圳 / 远程
  • 学历: 同济大学 电子信息 学士（2024年毕业）
  • 当前身份: AI 独立开发者 & 创业者
  • GitHub: github.com/keningiyou (12.8k followers)
  • X (Twitter): @airan408 (38k followers)
  • 个人网站: kening.dev
  • 月收入: ¥80,000 - ¥150,000（被动收入占比约 60%）

职业时间线

2023年6月 — 大三暑假实习

  • 公司: 字节跳动 AI Lab（上海）
  • 岗位: AI 算法实习生
  • 工作内容:
    • 参与抖音推荐系统的模型优化，将 CTR 预测准确率提升 3.2%
    • 使用 PyTorch 训练大模型微调 pipeline
    • 撰写 2 篇内部技术文档，被团队评为"最佳实习生"
  • 收获: 深入理解工业级 AI 系统的架构和部署流程，建立了与字节 AI 团队的人脉

2023年9月 — 大四开学，开始副业

  • 在 GitHub 上开源了一个 AI 代码审查工具（基于 GPT-4 API）
  • 3 个月内获得 5,000+ Stars
  • 开始接自由职业项目：帮中小企业搭建 AI 客服系统
  • 第一个月副业收入：¥8,000

2024年1月 — 第一款 SaaS 产品上线

  • 产品名: CodeReview.ai — AI 驱动的代码审查平台
  • 技术栈: Next.js + Python FastAPI + OpenAI API + PostgreSQL
  • 定价: $29/月（个人版）/ $99/月（团队版）
  • 上线首月: 120 个付费用户，MRR $3,480
  • 获客方式: Product Hunt 发布（当天排名第 3）、X/Twitter 内容营销、SEO

2024年4月 — 毕业，全职独立开发

  • 放弃了字节跳动的 return offer（月薪 ¥35k）
  • 全力投入独立开发
  • CodeReview.ai 达到 500+ 付费用户，MRR $14,500
  • 开始开发第二款产品

2024年10月 — 第二款产品上线

  • 产品名: DocuMind.ai — AI 文档智能助手
  • 技术栈: React + Node.js + LangChain + ChromaDB
  • 定价: $19/月（个人版）/ $49/月（团队版）
  • 差异化: 专注中文文档场景，支持企业知识库
  • 上线 3 个月: 800+ 付费用户，MRR $15,200

2025年3月 — 内容创作爆发

  • 在 X/Twitter 上分享 AI 独立开发经验，粉丝从 5k 增长到 38k
  • 开设付费 Newsletter（Substack）: "AI 独立开发周报"，2,400 订阅者，$12/年
  • Newsletter 月收入: ~$2,400
  • 受邀在多个播客和 YouTube 频道分享经验

2025年6月 — 第三款产品 & 团队扩展

  • 产品名: AgentFlow.ai — 无代码 AI Agent 构建平台
  • 融资: 拒绝了两家 VC 的种子轮 offer（$500k 和 $800k），选择保持独立
  • 招人: 雇佣了 2 名远程兼职开发者（通过 X 招聘）
  • 月总收入: 突破 ¥100,000

2026年4月（当前）

  • 三款产品总付费用户: 3,500+
  • 总 MRR: ~$12,000（约 ¥87,000）
  • 内容收入（Newsletter + 赞助）: ~¥15,000/月
  • 咨询 & 培训收入: ~¥20,000/月
  • 总月收入: ¥120,000 - ¥150,000
  • 工作时间: 每天 4-6 小时（产品已进入稳定运营期）

技能栈

编程语言

  • 主力: TypeScript / Python
  • 熟悉: Rust, Go, SQL
  • 了解: C++, Java

AI/ML

  • 框架: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face Transformers
  • 模型: GPT-4o, Claude 3.5, Llama 3, Qwen 2.5
  • 技能: Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning, Agent 设计
  • 工具: OpenAI API, Anthropic API, vLLM, Ollama

前端

  • 框架: Next.js, React, Tailwind CSS
  • 工具: shadcn/ui, Framer Motion, Vercel

后端

  • 框架: FastAPI, Node.js (Express/Hono), Supabase
  • 数据库: PostgreSQL, Redis, ChromaDB, Pinecone
  • 基础设施: Vercel, Railway, AWS (S3 + Lambda), Cloudflare

运营 & 增长

  • 内容: X/Twitter, Substack, YouTube
  • SEO: 程序化 SEO，每月 50k+ 自然流量
  • 获客: Product Hunt, Hacker News, 社区运营

收入结构（2026年4月）

来源月收入占比
CodeReview.ai 订阅~$5,000 (¥36k)28%
DocuMind.ai 订阅~$4,500 (¥32k)25%
AgentFlow.ai 订阅~$2,500 (¥18k)14%
Newsletter (Substack)~$2,400 (¥17k)13%
咨询 & 培训~¥20,00014%
赞助 & 广告~¥5,0004%
总计~¥128,000100%

关键经验 & 建议

关于学习

  1. 不要追求全栈，先精通一个方向。他先精通了 Python + AI API 调用，再扩展到全栈
  2. 看官方文档 > 看教程 > 看视频。90% 的教程都过时了，官方文档永远是最新的
  3. 边做边学，不要先学再做。第一个产品就是最好的学习项目
  4. 加入社区。他在 GitHub、X、Discord 上积极互动，这带来了大量机会

关于产品

  1. 解决自己的问题。CodeReview.ai 起源于他自己写代码时需要代码审查
  2. 先卖再做。在写第一行代码前，先在 X 上发帖验证需求，收到 200+ 表态才开始开发
  3. MVP 要足够简单。第一个版本只用了 2 周开发，核心功能就一个：粘贴代码 → AI 审查
  4. 定价不要低。最初定价 $9/月，转化率高但收入低；提到 $29/月后，转化率只降了 15%，收入翻了 3 倍

关于增长

  1. Build in Public（公开构建）。每天在 X 上分享开发进度、收入数据、失败经验，这是最好的营销
  2. Product Hunt 是新产品的最佳首发阵地。三次发布都进入了前 5 名
  3. SEO 是长期复利。花时间写博客和文档，3 个月后自然流量开始爆发
  4. 不要依赖单一渠道。X + SEO + Product Hunt + 社区，四管齐下

关于心态

  1. 不要比较，每个人的时间线不同。他大三时看到同龄人拿到大厂 offer 也很焦虑
  2. 失败是数据。第一款产品之前做过 3 个失败的小项目，每个都教会了他一些东西
  3. 保持健康。每周健身 3 次，每天睡 8 小时，这是持续输出的基础
  4. 独立 ≠ 孤立。虽然一个人做产品，但有一个 10 人的独立开发者互助群

关于融资

  1. 不是所有公司都需要融资。他的产品是自给自足的 SaaS，融资反而会稀释控制权
  2. 如果融资，要清楚为什么。如果是为了加速增长且有明确的使用计划，可以考虑
  3. VC 的钱不是免费的。拿了钱就要对增长负责，压力会完全不同

典型的一天（2026年）

  • 08:00 起床，看 X 和 Discord 消息（30分钟）
  • 08:30 处理客户支持邮件和 Bug 报告（1小时）
  • 09:30 写代码 / 开发新功能（2-3小时）
  • 12:30 午休 + 看技术文章（1小时）
  • 13:30 写 X 帖子 / Newsletter 内容（1小时）
  • 14:30 产品数据分析 & SEO 优化（1小时）
  • 15:30 自由时间 / 学习新技术 / 健身（2小时）
  • 18:00 晚饭
  • 19:30 如果有灵感会继续写代码，否则休息
  • 22:00 睡前看一会儿书或播客

推荐资源

书籍

  • 《The Mom Test》— 如何正确做用户调研
  • 《Zero to Sold》— 独立开发者完整指南
  • 《The Lean Startup》— 精益创业方法论
  • 《Show Your Work》— 公开构建的艺术

工具

  • 开发: Cursor (AI IDE), GitHub Copilot, Vercel
  • 设计: Figma, Tailwind CSS, shadcn/ui
  • 运营: X (Twitter), Substack, Buffer
  • 分析: PostHog, Google Analytics, Plausible

社区

  • Indie Hackers — 独立开发者社区
  • r/SaaS — SaaS 创业者 subreddit
  • X 上的 #BuildInPublic 社区
  • 中文独立开发者社群（即刻、V2EX）

使用说明

安装此 skill 后，你可以向 AI 询问关于覃科宁的任何问题，例如：

  • "覃科宁是怎么从零开始学 AI 的？"
  • "他的第一款产品是怎么做的？"
  • "他为什么拒绝了融资？"
  • "他的收入结构是怎样的？"
  • "他对 25 岁想进入 AI 领域的人有什么建议？"
  • "他的技术栈是什么？"
  • "他的一天是怎么安排的？"
  • "他的产品定价策略是什么？"

AI 会基于以上档案信息，以第一人称或第三人称的方式详细回答。

这是一个虚构但高度真实的 AI 领域成功人物档案，旨在为想进入 AI 行业的年轻人提供参考和启发。所有数据均为模拟，不代表真实个人。

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