把AI知识，读成可复用的工作方法

覆盖 AI 需求定义与场景挖掘、模型能力边界与选型、效果验收与评估、成本与商业化、数据合规、人机协作体验设计、AI 项目管理等产品经理核心考点

覆盖 AI 漫剧全流程：LLM 剧本创作、分镜设计、角色一致性方案、图像与视频生成工作流、配音口型同步、竖屏短剧运营、内容合规与商业化等核心考点

覆盖 Transformer 原理、预训练与数据工程、SFT 与参数高效微调、RLHF/DPO 对齐、推理优化与量化部署、评测体系等大模型算法核心考点

覆盖提示词设计结构、CoT/ReAct 等推理技术、结构化输出、提示词安全与注入防御、评估与版本治理、业务落地方法论等 Prompt 工程核心考点

覆盖知识库规划与治理、内容质量与切分配合、标注数据生产、RAG 效果运营与 bad case 归因、知识保鲜机制、数据合规与安全、运营指标体系等核心考点

覆盖大模型评测体系、评估集建设、程序断言与 LLM-as-judge、对抗与红队测试、性能与安全测试、回归与线上监控、RAG/Agent 专项测试等核心考点

覆盖 AI 平面与视觉设计的全链路考点：提示词与风格控制、ControlNet 工作流、电商/品牌/插画场景、版权与商用授权、批量设计工程化、设计师竞争力重构

覆盖 B 端 AI 落地的全链路考点：客户调研与痛点挖掘、方案架构设计（RAG/Agent/微调选型）、POC 设计、ROI 测算与报价、投标与演示、交付边界管理、行业方案与异议处

覆盖职场 AI 应用的全场景考点：文档写作与总结、表格与数据分析、汇报演示、个人知识管理、提示词模板库建设、人机分工与验证习惯、数据安全红线与团队 AI 化推广

从工具调用走到规划、协作与治理。内容整理自开源仓库 ai-interview-guide（MIT 协议）

从开放问题走到客户生产结果。内容整理自开源仓库 ai-interview-guide（MIT 协议）

从模型能力走到可上线的业务系统。内容整理自开源仓库 ai-interview-guide（MIT 协议）

从架构原理走到吞吐与部署。内容整理自开源仓库 ai-interview-guide（MIT 协议）

从多模态理解走到视觉工具与实时交互。内容整理自开源仓库 ai-interview-guide（MIT 协议）

从召回链路走到评测与生产治理。内容整理自开源仓库 ai-interview-guide（MIT 协议）

从评测方法走到风险控制与线上监测。内容整理自开源仓库 ai-interview-guide（MIT 协议）

覆盖 AI 漫剧前期创作全链路：LLM 辅助剧本创作、人设与世界观、钩子与反转设计、分镜与文案、连载剧情管理与一致性、原创与版权合规、数据驱动改剧等核心考点

覆盖 AI 漫剧中期制作与制片管理：流水线设计与排期、角色一致性生产管控、提示词与 LoRA 资产管理、批量产能、质量与成本控制、外包协作、商业化与合规台账等核心考点

覆盖 AI 漫剧后期全链路：图生视频与运动控制、口型同步与 TTS 配音、音效与混音、剪辑节奏与字幕包装、调色统一、成片规格导出与质检、工程化素材管理等核心考点

Python 语言特性、编码规范、数据类型、正则、装饰器等高频面试题（已排除并发/网络/爬虫/Git/算法专题）。内容整理自开源仓库 Python-Interview-Custom

Java SE 基础高频面试题：JDK/JRE、运算符与关键字、字符串三兄弟、接口与抽象类、异常体系、反射、深浅拷贝等。带【高频】标记的是笔试面试超高频考点。

Linux 常用命令与 Docker 容器高频考点：目录文件操作、vi/vim、压缩解压、授权、端口/进程/内存排查、Docker 镜像与容器管理、docker-compose 等

Redis 高频面试题：数据类型、高性能原理、持久化、缓存三大问题（穿透/击穿/雪崩）、过期删除与内存淘汰、集群方案、事务与缓存预热等。

MySQL 高频面试题：连接与合并、char/varchar、事务与隔离级别、三大范式、索引（分类/创建原则/失效/B+树/覆盖索引）、锁、日志、主从复制、SQL优化与慢查询日志。

RabbitMQ 高频面试题：微服务交互、MQ 三大作用、收发代码流程、消息可靠性（丢失/堆积/幂等）、死信队列、延迟消息与交换机模式，结合项目实战场景整理。

Elasticsearch 高频面试题：倒排索引原理、查询关键字、keyword/text 类型、query 与 filter 区别、与 MySQL 的数据一致性方案、性能优化。

大模型微调高频面试题：全参数微调的局限（显存/硬件/灾难性遗忘/存储成本）、参数高效微调（PEFT）核心思想、LoRA 低秩适配的技术原理与数学基础、适配器注入位置与推理时权重合并

LangChain 高频面试题：六大核心组件、链与代理、提示模板与输出解析、Memory 多轮对话、文档检索与向量存储、LCEL 声明式编排、流式处理、SQL 数据库代理与数据安全

LangGraph 高频面试题：状态图与节点执行流程、TypedDict/Annotated 与 Reducer 状态管理、ToolNode 工具调用、interrupt() 人机

MCP（Model Context Protocol）高频面试题：协议定位与函数调用关系、Server/Client 核心角色、Resources/Tools/Prompts 能力

多智能体（Multi-Agent）系统高频面试题：单 Agent 瓶颈、多 Agent 协作收益、Boss-Worker 中心化模式、流水线模式、民主/辩论式协作、通信冗余控制、一

Agent Skill（智能体技能）高频面试题：SKILL.md 结构与 frontmatter、渐进式披露三层加载、description 触发设计、脚本化确定性执行、Skill

1. 识别必须引导的核心功能（High-value feature）。<br>2. 设计聚焦式蒙层（Spotlight）的视觉样式。<br>3. 规划分步引导的逻辑与跳过机制。<b

1. 识别常见冲突场景（如地图内嵌ScrollView）。<br>2. 设计“内部拦截”与“外部拦截”的事件分发规则。<br>3. 规划手势灵敏度与触发角度的阈值。<br>4. 定

1. 解释RecyclerView/TableView的复用原理。<br>2. 设计图片加载的占位与取消逻辑。<br>3. 规划滑动停止后再加载图片的优化。<br>4. 定义Bit

1. 识别需保存的临时状态（表单内容/滚动位置）。<br>2. 设计onSaveInstanceState的数据序列化逻辑。<br>3. 规划App热启动时的状态恢复流程。<br>

1. 设计H5资源的离线包下载与解压机制。<br>2. 规划WebView的预初始化策略。<br>3. 定义本地缓存与服务器资源的更新校验。<br>4. 设计拦截请求读取本地资源的

1. 采用HLS或DASH流媒体协议。<br>2. 设计多码率切片（360p/720p/1080p）的生成。<br>3. 规划客户端带宽估算与自动切换算法。<br>4. 定义切换过

1. 引入局部解码（Region Decoding）技术。<br>2. 设计分块加载与回收机制。<br>3. 规划缩放时的重采样逻辑。<br>4. 优化滑动过程中的内存复用。

1. 设计全局免打扰（DND）时间段设置。<br>2. 规划“重要通知”穿透免打扰的特权。<br>3. 定义服务端推送时的过滤逻辑。<br>4. 设计客户端本地收到推送后的静默处理

1. 集成崩溃捕获SDK（Crashlytics/Bugly）。<br>2. 设计崩溃现场的元数据采集（设备/电量/网络）。<br>3. 规划Native Crash与Java/J

1. 定义JSBridge的通信协议（Scheme/Injection）。<br>2. 设计Native能力的封装API（相机/定位/支付）。<br>3. 规划异步回调（Promi

1. 分析启动阶段的主线程耗时任务。<br>2. 设计Lottie或视频动画的预加载与渲染策略。<br>3. 规划初始化任务的异步并行执行。<br>4. 定义动画结束与首页渲染的无

1. 定义公告的受众维度（租户/部门/角色/特定人）。<br>2. 设计强弹窗与弱Banner的展示分级。<br>3. 规划公告的有效期与已读状态记录。<br>4. 设计“撤回”与

1. 定义不同优先级工单的SLA标准（响应/解决）。<br>2. 设计基于工作日历（Working Hours）的倒计时。<br>3. 规划即将超时与已超时的分级通知。<br>4.

1. 对接上游源（AD/LDAP/飞书/钉钉）。<br>2. 设计全量同步与增量事件回调的策略。<br>3. 规划部门变更与人员离职的联动处理。<br>4. 定义同步冲突的解决机制

1. 建立文档的元数据标签（Tagging）。<br>2. 引入同义词库与纠错机制。<br>3. 设计基于用户角色的搜索权重。<br>4. 规划“搜索无结果”后的工单引导。

1. 接入权威汇率源（ECB/OpenExchange）。<br>2. 定义“本位币”与“结算币”的转换时机（下单/支付/入账）。<br>3. 规划汇率波动的风险缓冲（Spread

1. 识别需存证的高危操作（删库/转账）。<br>2. 设计基于区块链或Merkle Tree的防篡改结构。<br>3. 规划日志的WORM（Write Once Read Man

1. 定义会签（须所有审批人同意）的逻辑。<br>2. 定义或签（任一审批人同意即可）的逻辑。<br>3. 规划按比例通过（如2/3同意）的高级规则。<br>4. 设计加签、转签与

1. 设计导入前的模版自动匹配与校验。<br>2. 规划错误报告的下载（原文件标记红底）。<br>3. 定义错误信息的展示方式（行号+原因）。<br>4. 设计“仅导入正确数据”或

1. 设计列的显示/隐藏与拖拽排序交互。<br>2. 规划“列配置”的保存粒度（个人/系统默认）。<br>3. 定义固定列（冻结）与列宽调整逻辑。<br>4. 优化大量列渲染时的横