DINQ：让AI人才的成就，自己说话

在AI领域，真正的能力从不藏在简历的“擅长Python”或“熟悉深度学习”里，而是藏在开源项目的星标数、论文的引用量、GitHub上每天提交的代码、YouTube上被反复观看的教程，以及LinkedIn上同行的点赞与评论中。

今天，DINQ正式上线，它不做华丽的AI概念包装，只做一件事：把你在全网散落的真实成果，自动整理成一份清晰、可信、可验证的个人职业档案。不需要你再写“我参与过XX项目”，系统会直接展示你提交的代码、你写的论文、你发布的视频——别人一看就知道你干过什么，干得怎么样。

你的成就，自动聚合

DINQ不靠你手动填表，而是后台自动连接你的GitHub、arXiv、Google Scholar、LinkedIn、X（原Twitter）、YouTube等账号，实时抓取你的公开动态。你今天提交了一个新模型，明天被引用了5次，后天在X上发了一条技术思考被转了200次——这些都会同步更新到你的DINQ卡片上。

你不需要“包装”自己。一个工程师的影响力，是看他的代码被多少人fork，而不是他简历里写了几个“精通”；一个研究者的分量，是看论文被多少人引用，而不是他自我描述“在AI领域有深刻理解”。DINQ只呈现事实，不制造泡沫。

你也可以手动补充内容：上传项目演示视频、嵌入你的个人网站、添加工作经历、标注你参与的开源贡献。你的档案，是动态的、立体的、有血有肉的。

招聘方不再靠猜，而是靠数据

HR和团队负责人不再需要花几小时读几十份简历，然后在“看起来不错”和“有点经验”之间犹豫。现在，他们只需输入一个名字，或者一个技术关键词，比如“Diffusion Model”、“PyTorch Backend”、“Computer Vision”，就能看到谁真正做过相关项目，谁的代码被广泛使用，谁的论文被同行持续关注。

平台会生成一个“影响分”，不是靠算法乱算，而是基于真实行为：你的代码有多少人用？你的论文被谁引用？你和哪些人合作过？你发的视频有多少人看完？这些数据组合起来，比任何自我评价都更有说服力。

阿里巴巴云为DINQ提供底层支持，确保平台稳定、安全、可扩展。目前已有数千名AI工程师、研究员、数据科学家注册，其中不少来自清华、斯坦福、DeepMind、Meta、字节跳动等机构。

不只是简历，是职业网络的入口

很多用户反馈，DINQ改变了他们的求职方式。

一位来自杭州的全栈工程师说：“以前投简历，对方问我‘你做过什么项目’，我得翻半天GitHub链接。现在我直接发DINQ链接，对方点开就能看到我三个月前上线的监控系统，还有我写的部署文档——他们当场就约了面试。”

另一位在读博士生说：“我发了两篇arXiv论文，但没人知道。DINQ帮我连上了LinkedIn上的导师和行业前辈，有人主动找我讨论合作。”

平台还提供“人脉图谱”功能，可视化你和哪些人有过协作、谁在引用你的工作、谁和你研究方向相似。你不需要主动“社交”，你的工作自然会吸引对的人。

早注册，抢好ID

DINQ的用户名是唯一的，像GitHub一样，先到先得。目前很多优质ID（如yourname、ai-researcher、ml-engineer）已被占用。平台鼓励早期用户尽快注册，完善档案，不仅能获得专属徽章，还能优先获得未来功能内测资格。

我们不卖课、不搞培训、不收会员费。DINQ的使命很简单：让真正有能力的人，被看见。

下一步：连接更多平台，走向全球

接下来几个月，DINQ将接入更多专业平台，包括GitLab、Hugging Face、Kaggle、Stack Overflow，甚至部分学术会议的投稿系统。我们相信，AI人才的未来，不属于那些会写漂亮简历的人，而属于那些持续输出、真实贡献的人。

无论你是刚入门的开发者，还是深耕多年的研究员，DINQ都为你提供一个不靠吹嘘、只靠成果说话的舞台。

立即创建你的职业档案：https://dinq.me/