背景：一个效率极低的副业
作者做AI工程师近8年，副业是帮留学生做英文技术面试模拟——一对一视频mock interview，约时间、开视频、聊一小时、给反馈。小圈子口碑不错，但瓶颈很明显：一小时只能服务一个人，下班后还得再"上班"，一周搞三次就累得不行。
转折点：OpenClaw的voice-call插件
今年1月底OpenClaw爆火，作者跟风玩了几天没当回事。直到刷到一条视频——有人说OpenClaw主动给他打了电话。
第一反应是恶搞蹭流量，但查了一下发现是真的。OpenClaw集成了一个叫voice-call的插件，底层走Twilio的语音通道，配合ElevenLabs的TTS让AI说话像真人。
脑子里立刻冒出一个念头：这东西能不能把面试模拟自动化？
48小时从想法到上线
思路很直接：留学生需要的是能随时练、反复练的英文技术面试。以前必须本人在线，现在AI可以直接打电话过去，按设计好的面试流程提问、追问、给反馈。从"卖时间"变成"卖经验"。
连熬两个通宵。
第一晚比较顺： Twilio注册账号、买号码、配webhook，一切正常。ElevenLabs选了个美式男声，调了语速和停顿，让它听起来像真正的面试官而不是AI朗读。
第二晚差点崩溃： 部署时SSL认证死活过不去，Twilio的webhook回调一直握手失败，报错信息一堆，各种AI搜不到靠谱答案。凌晨三点多想放弃，最后把报错日志全丢给Claude Code，让它一步步排查，来来回回折腾一个多小时终于跑通。
第一通测试电话响起来，手机那头传出"Hi, thanks for joining today's interview"——这个瞬间就知道成了。
定价策略和成本结构
定价30刀/20小时。
逻辑：30刀在美国就是一顿饭钱，Chipotle加杯奶茶都得十几刀。这是"不用思考就能付"的价格，不会把人吓跑，也不会低到显得不靠谱。
成本方面：
- Twilio通话费每分钟不到1美分
- ElevenLabs API按字符收费，一场30分钟模拟面试成本不到5毛钱
- 30刀的定价利润空间足够大，后面打价格战也有底气
推广靠实习生在找工作群里发，每单20%提成。留学生圈子就这样，一个人觉得好用，室友同学马上就来。
10天8万块，然后模仿者来了
上线第三天起量，第五天爆了一波——几个留学生求职群里全在讨论使用效果，直接带了一波流量。10天到账约8万人民币（扣掉2万左右分成）。
第7天，模仿者出现了。有人直接砍到15刀，有的搞9.9刀。
第一反应是降价，但想了想不行——前面几十个用户按30刀付的费，突然降价对他们不公平。
然后去试了几个模仿者的产品，试完就放心了。
他们的面试题全是网上扒的，LeetCode高频题、八股文合集，随便搜就能找到。问题之间没逻辑，追问很机械，ElevenLabs声音用的默认配置，一股浓浓的AI味。
真正的壁垒：8年面试经验变成Skills
作者面试过将近1000个候选人。什么问题能区分junior和senior、system design聊到哪里该deep dive、候选人答到什么程度该给hint、什么程度该challenge——这些是一场一场磨出来的。
用Claude Code把这些面试经验写成了Skills，集成在OpenClaw里。这是跟所有模仿者的本质区别——他们卖工具，这边卖的是8年的面试直觉。
最终决定：原价不动，增加推广语料突出个人经验，同时加增值服务，比如面试结束后自动生成评估报告。
现在增速放缓，但每周稳定200刀左右进账。两个通宵换来的被动收入。
几个值得记住的点
工具不是壁垒，人才是。 OpenClaw谁都能装，Twilio谁都能注册，ElevenLabs谁都能调。但你面试过多少人、知道候选人哪句话在扯淡——这些没法复制。
速度比什么都重要。 从刷到视频到产品上线48小时，10天后模仿者出现时第一批用户和口碑已经立住了。
AI是放大器，放大的是你已有的技能。 别光玩，多想一步——"这东西能不能帮我赚钱"，可能就是几万块的差距。
这个案例的核心启示不是OpenClaw多厉害，而是：如果你在某个领域有真实积累，现在用AI工具把它产品化的门槛已经低到两个通宵就够了。值得认真想想自己有什么技能可以这样放大。