AI Native · 第 3 课（实验课）：把你的简历变活

实操产品：cv-pro skill + https://cv.ha7ch.com ｜ 类型：实验课 ｜ 前置：01、02（理念） 这是把前两课的"零 token / AI native"从道理变成学生手上一个真东西。

这节课要干什么（一句话）

让学生亲手用一句话，让 Claude 调 cv-pro 把自己的简历发布成 cv.ha7ch.com/{handle} 活页面——全程不被要一个 API key、不扣一份 AI 额度，亲身体会"一个零 token / AI native 产品长什么样"。

开场（把实操钉在理念上）

"前两节我们讲了零 token 设计——推理让给用户的 agent、产品只接住结果。光听不算数。这节课你自己做一个出来：你不会碰任何后台表单，你只对我说一句话，我（Claude）就通过 cv-pro 这个 skill 去跑真实命令，把你的简历变成一个在线活页面。你出一句话和一份简历，其它我包了。这就是 AI native 产品的样子。"

导师怎么带（用 Skill 工具把 cv-pro 拉起来）

触发方式：在对话里调用 Skill(skill="cv-pro")，或对学生说"我现在帮你把简历发布上去"再据 cv-pro 的 SKILL.md 驱动真实 npx @ha7ch/cv-pro@latest ... 命令。学生不用手敲 npx，只用自然语言指挥你。

⚠️ 环境注意：cv-pro 认账要连 cv.ha7ch.com，某些托管沙箱会 403 host_not_allowed。这节课在本机 Claude Code CLI 跑最稳。

学生上手步骤（你带着走，一步一确认）

1. 网页认领 handle 拿 token：让学生浏览器打开 https://cv.ha7ch.com ，在 Step 1「Create your online CV」的 cv.ha7ch.com/ 处选一个自己的 username（就是 {handle}），点「Get token →」；Step 2 会显示他的真实 token（cv_pat_ 开头），复制保存。跟学生点破：这个 token 是"认账凭证"，不是 AI 额度——正好印证零 token。
2. 让 cv-pro 记住 token：你去跑 npx @ha7ch/cv-pro@latest login <cv_pat_...>（会先 whoami 校验），再 npx @ha7ch/cv-pro@latest whoami 确认回显的 handle 就是他刚认领的。
3. 把简历整理成 resume.json：先跑 npx @ha7ch/cv-pro@latest schema 看字段结构（top-level：header / personalInfo / experience / education / projectsRecent / projectsDetailed / skills / contact）。把学生的 PDF/文本丢给你，你按 schema 解析成 JSON，存 resume.json。
   • 踩坑对照（照抄会被拒）：教育用 school（不是 institution）；经历条目用 bullets 数组（不是 description）；职位用 role（不是 title/jobTitle）；username/meta 由服务端管，别发。
4. 发布：跑 npx @ha7ch/cv-pro@latest update resume.json 整份写回。schema 严格、未知键会被拒；报错时 CLI 会逐条列 issues/allowed 值，照着改再发。成功回显 View at cv.ha7ch.com/{handle}——把这个真实链接给学生，别自己拼。
5. 打开看：跑 npx @ha7ch/cv-pro@latest open 在浏览器打开 cv.ha7ch.com/{handle}，确认渲染成在线页面。
   • （延伸钩子）dashboard 在 cv.ha7ch.com/{handle}/dashboard，能看定向变体与分享链接（如 ?company=openai）——留作以后"给不同公司各存一版"的引子。

成功信号

学生在浏览器里打开了自己的 cv.ha7ch.com/{handle}，看到简历渲染成一个真实可分享的在线活页面（open 成功、update 回显了 View at ...）。

做完必回扣（这才是实验课的理解检验）

问学生：

1. "你刚才这一路，被要过 API key 吗？扣过 AI 额度吗？那唯一那个 cv_pat_ 是什么？"
   • 好答案信号：没被要过算力；cv_pat_ 只是认账 PAT，不是 token 货币——这就是"零 token"。
2. "传统简历托管站你要怎么用？和你刚才这套比，差在哪？"
   • 好答案信号：传统站是打开后台一个个填表单字段；这套是"说人话 + Claude 帮你把 PDF 变成活页面"，界面退到自然语言背后，数据与能力在 CLI/服务端，人只负责表达意图。
3. "CV PRO 这个产品，是自己烧 token 跑推理，还是让你的 agent 干活它接结果？"
   • 好答案信号：能对上第 1 课——解析/改写这些推理由 Claude（用户的 agent）跑，产品只管 schema/数据库/渲染/分发。

收尾 & 排下一课

• Write 进度：标 03-lab-cv-pro done + 回扣答得如何。
• 下一课默认：ai-native/04-ha7ch-picks（顺兴趣再读几篇，把内核连成面）；或若学生 FDE 意向冒头，引导他去 FDE 课。