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

本提示词为设施经理和行政负责人设计，旨在系统性地评估现有办公室照明环境，识别潜在问题，并提出优化方案以保护员工视觉健康、提升舒适度。

本提示词为关注员工健康与安全的设施或行政经理设计，旨在建立一套主动、数据驱动的室内空气质量（IAQ）监测与管理体系。

本提示词为设施经理和行政负责人设计，旨在建立一套衡量和管理办公空间声环境的标准，以减少噪音干扰，保护员工专注力。

本提示词为行政或EHS（环境、健康、安全）专员设计，旨在建立一套主动、系统化的人体工学评估流程，预防和缓解员工因工位设置不当引发的健康问题。

本提示词为负责设施管理和ESG报告的行政经理设计，旨在系统性地分析办公区域的水资源消耗情况，并设定科学的节水目标。

本提示词为致力于推动资源节约和可持续办公的行政经理设计，旨在创建一套将循环经济理念（Reduce, Reuse, Recycle）融入办公用品全生命周期管理的指南。

本提示词为关注员工福祉和企业ESG表现的行政或HR经理设计，旨在设计或优化一套激励员工采用低碳方式通勤的计划。

本提示词为希望将可持续发展理念融入供应链的采购经理和行政负责人设计，旨在建立一套评估和认证供应商环保表现的标准体系。

本提示词为关注环保和资源循环的设施或行政经理设计，旨在建立一套定期的废弃物审计流程，以量化分类效果、发现问题并推动改进。

本提示词为致力于推动公司可持续发展的行政或ESG经理设计，旨在构建一个用于核算行政运营领域碳排放量的模型。

本提示词为具有前瞻性思维的行政管理者和战略分析师设计，旨在运用复杂适应系统理论，来理解和管理行政服务生态中的不确定性、互动性和涌现现象。

本提示词为行政流程设计师和管理者设计，旨在审查和重构服务流程，适度增加用户的自主选择权和控制权，以提升服务体验和效率。

本提示词为负责公司自有园区或楼宇的设施总监或行政负责人设计，旨在评估和规划整合分布式能源（尤其是太阳能）的可行性与实施路径。

本提示词为行政团队负责人设计，旨在建立有意义的团队仪式，以巩固成功经验、正视并汲取失败教训，打造一个具有心理安全感和成长型思维的团队。

本提示词为流程优化和团队管理人员设计，旨在运用两个经典的管理定律，来诊断和解决行政工作中普遍存在的效率低下和项目延期问题。

本提示词为负责企业网站、内部系统或数字标牌内容的行政或IT人员设计，旨在将国际通用的WCAG标准应用于办公环境，确保信息对所有员工（包括残障人士）都是可访问的。

本提示词为培训经理或行政总监设计，旨在开发一门提升行政员工系统思考能力的课程，帮助他们从孤立、线性的视角，转变为全局、关联的视角看问题。

本提示词专为行政管理者和知识管理专员设计，旨在建立一个能够系统性沉淀、管理和复用行政工作经验与知识的中央知识库。

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