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. 汇总Git提交记录或Jira工单状态。<br>2. 自动提取本周完成的关键事项。<br>3. 识别下周计划与潜在风险。<br>4. 生成不同风格（对老板/对团队）的摘要。

1. 建立“通俗词”到“专业术语”的映射。<br>2. 纠正AI常见的行业黑话误用。<br>3. 统一多语言环境下的术语翻译。<br>4. 保持文档风格的一致性。

1. 自动生成正向（Happy Path）测试步骤。<br>2. 补充异常边界（Edge Cases）测试场景。<br>3. 编写Gherkin格式（Given-When-Then

1. 提取竞品核心功能点。<br>2. 生成功能对比矩阵表（Feature Matrix）。<br>3. 分析竞品的优势与劣势（SWOT）。<br>4. 提出我方产品的改进建议。

1. 将评论分类为积极/消极/中性。<br>2. 提取具体的反馈对象（如“登录功能”）。<br>3. 识别用户情绪强烈的急需处理工单。<br>4. 生成情感趋势周报。

1. 提供数据库Schema上下文（表名/字段/关系）。<br>2. 设定SQL方言（MySQL/PostgreSQL）。<br>3. 优化复杂查询（Join/Group By）的

1. 简述接入流程（注册/认证/开发/联调）。<br>2. 详解鉴权机制（OAuth2/API Key）。<br>3. 提供多语言SDK或Code Sample。<br>4. 设定

1. 区分热日志（在线查询）与冷日志（归档存储）。<br>2. 设定不同等级日志的保留时长。<br>3. 规划日志自动归档到廉价存储（OSS/S3）的流程。<br>4. 定义日志彻

1. 设定注销冷静期（Cool-down Period）。<br>2. 检查注销前置条件（无余额/无未完结订单）。<br>3. 规划数据的物理删除与匿名化处理。<br>4. 设计注

1. 明确数据收集的范围（最小化原则）。<br>2. 阐述数据使用的目的与共享情况。<br>3. 声明用户的权利（访问/更正/删除）。<br>4. 定义Cookie与追踪技术的使用

1. 估算峰值QPS与并发连接数。<br>2. 设定响应时间（RT）的各种分位阈值。<br>3. 定义达到极限时的熔断与限流策略。<br>4. 规划压测场景与验收标准。

1. 定义工单的标准状态（New/Open/Pending/Solved）。<br>2. 设计状态流转的触发动作与权限控制。<br>3. 规划SLA超时后的自动升级或提醒。<br>

1. 规划帮助中心的类目结构（新手/进阶/故障）。<br>2. 设计“问题-步骤-结果”的标准文档模版。<br>3. 编写便于SEO检索的标题与关键词。<br>4. 嵌入视频教程与

1. 设定主流屏幕宽度的断点（375px/414px等）。<br>2. 定义栅格系统（Grid System）的列数与间距。<br>3. 规划字体与间距的流体缩放规则。<br>4.

1. 识别核心业务流程（P0级Case）。<br>2. 规划正向流程与常见异常流程的比例。<br>3. 定义UI自动化与API自动化的分层策略。<br>4. 设定测试数据的准备与清

1. 阐述新功能的背景与核心价值（Talk Track）。<br>2. 提供操作演示流程与截图。<br>3. 列出客户常见问题FAQ。<br>4. 定义故障排查与反馈路径。

1. 设定最小长度与字符组合要求。<br>2. 排除常见弱密码（123456/password）。<br>3. 设计即时的强度评分反馈（红/黄/绿）。<br>4. 限制用户名与密码

1. 清晰告知维护时间段与恢复时间。<br>2. 解释维护原因（系统升级/数据迁移）。<br>3. 提供紧急联系方式或客服入口。<br>4. 设计维护倒计时与自动刷新功能。

1. 绘制支付交互的时序图（App-后台-支付网关）。<br>2. 整理核心接口参数（AppID/Sign/NotifyUrl）。<br>3. 详细说明异步回调（Webhook）的

1. 设定允许的MIME类型（JPG/PNG/WebP）。<br>2. 限制文件体积上限（如2MB）。<br>3. 规划上传后的压缩与格式转换策略。<br>4. 定义最小/最大分辨