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. 选择合适的本地数据库选型（SQLite/Realm）。<br>2. 设计“先写本地，后同步云端”的数据流。<br>3. 规划离线数据的冲突解决策略（Last Write Wi

1. 定义屏幕不同区域的手势功能（亮度/音量/进度）。<br>2. 设计手势操作的视觉反馈UI。<br>3. 规划手势与边缘返回/通知栏的防冲突逻辑。<br>4. 设计双击、长按等

1. 诊断导致主线程阻塞的耗时操作。<br>2. 设计列表项的复用（Recycling）机制。<br>3. 规划图片异步解码与层级渲染优化。<br>4. 定义预加载阈值与数据分页策

1. 定义用户心情愉悦的“Aha时刻”作为触发点。<br>2. 设计评分前的预筛选机制（过滤差评）。<br>3. 规划弹窗的触发频率与冷却时间。<br>4. 区分应用内反馈与跳转商

1. 分析安装包的体积构成（代码/资源/库）。<br>2. 制定资源文件的压缩与转换方案（WebP/SVG）。<br>3. 设计无用代码与冗余资源的自动化清理流程。<br>4. 规

1. 设计首次登录开启生物识别的引导时机。<br>2. 规划生物识别失败后的密码兜底流程。<br>3. 定义生物特征变更（如新增指纹）后的安全重置。<br>4. 处理安卓碎片化机型

1. 设计WebView预初始化（Pre-init）机制。<br>2. 规划H5离线包（Offline Pack）的下载与拦截策略。<br>3. 定义骨架屏与加载进度的原生UI覆盖

1. 分析后台高耗电的根因（GPS/网络/CPU唤醒）。<br>2. 设计后台任务的聚合执行与频次降低策略。<br>3. 规划非必要传感器的及时关闭逻辑。<br>4. 定义低电量模

1. 梳理需要位置权限的具体业务场景（仅使用时/始终）。<br>2. 设计系统权限弹窗前的“预授权”说明页。<br>3. 规划用户拒绝权限后的降级服务流程。<br>4. 定义后台位

1. 建立全局的语义化颜色变量系统（Semantic Colors）。<br>2. 设计跟随系统/手动设置的切换开关。<br>3. 规划非文字资源（图标/插画）的深色适配方案。<b

1. 将大文件切分为多个小分片（Chunk）。<br>2. 设计每个分片的独立上传与校验机制（MD5）。<br>3. 规划网络中断后的自动暂停与重连恢复逻辑。<br>4. 定义上传

1. 设计广告素材的预下载与本地存储规则。<br>2. 定义冷启动时的缓存优先展示逻辑。<br>3. 规划过期广告的自动清理与更新机制。<br>4. 设计无网环境下的兜底展示图片。

1. 监听系统截屏事件的触发机制。<br>2. 设计不打扰用户的侧边悬浮或顶部提示UI。<br>3. 规划点击后的自动截图上传与画笔标注功能。<br>4. 定义反馈表单的简化录入（

1. 设计路由协议（Scheme/Universal Link）标准。<br>2. 规划从Push点击到具体内容页的跳转逻辑。<br>3. 处理App未启动、后台运行等不同状态的唤

1. 区分强制更新与非强制（软）更新的触发条件。<br>2. 设计阻断用户操作的弹窗UI与文案。<br>3. 规划下载进度展示与安装引导流程。<br>4. 定义旧版本API的兼容性

1. 梳理双方系统对应的实体（如SKU对物料）。<br>2. 建立字段级的映射关系表（类型/长度/枚举）。<br>3. 定义数据同步的触发机制（实时/定时）。<br>4. 设计同步

1. 梳理需推送到企微的业务场景（审批/报警）。<br>2. 设计卡片式消息的UI结构与关键字段。<br>3. 规划点击消息后的跳转路由（免登）。<br>4. 定义消息发送频率限制

1. 设计欠费前的预警通知（邮件/短信/弹窗）。<br>2. 定义欠费后的分阶段服务降级逻辑（只读/停用）。<br>3. 规划宽限期（Grace Period）的权限范围。<br>

1. 定义不同数据类型的备份频率（RPO）。<br>2. 设定灾难发生后的恢复时间目标（RTO）。<br>3. 设计全量备份与增量备份的组合策略。<br>4. 规划定期的灾难恢复演

1. 设计文案Key-Value的录入与管理界面。<br>2. 规划语种新增与翻译缺失的兜底逻辑。<br>3. 定义文案版本管理与发布回滚流程。<br>4. 设计前端SDK的文案提