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

帮助行政管理者在管理一家重要供应商时，系统性地分析其内外部所有关键利益相关者，以更全面地理解供应商、预测其行为并进行更有效的关系管理。

帮助行政管理者为应对可能导致核心服务全面中断的极端事件（如系统崩溃、供应商倒闭），设计一套快速响应和恢复的“熔断机制”。

帮助行政管理者识别并应对流程中因部门利益、人际关系等“办公室政治”因素而产生的阻碍，并学习如何运用“非正式权力”来推动工作。

帮助行政或采购管理者建立一套标准流程，用于在批量采购前，对办公用品（特别是新品或新供应商）进行系统性的样品测试和评估。

帮助行政管理者为团队成员建立一套结构化的个人发展计划（IDP）制定与辅导机制，以支持员工的职业成长并提升团队整体能力。

帮助行政管理者借鉴敏捷开发理念，建立一套能够小步快跑、持续发布服务改进、并根据用户反馈快速迭代的运营模型。

帮助行政管理者在推行数字化服务时，关注并解决部分员工因年龄、技能或岗位原因难以适应新技术的问题，确保服务的包容性。

帮助行政管理者策划一个旨在提升员工节约意识、鼓励节约行为的系列宣传与激励活动。

帮助行政管理者策划一次高质量的“务虚会”，用于在年底或年初，引导团队抬头看路，进行战略思考、凝聚共识。

帮助行政管理者诊断并解决因审批人缺位、信息不全或权责不清导致的决策延迟问题，以提升流程的响应速度。

帮助行政管理者制定和执行一套旨在有效维护无烟办公环境的综合方案，包括规则、监督、宣传和戒烟支持。

帮助行政管理者学习并应用“情景领导力”模型，根据不同员工的准备度水平（能力与意愿），采取最合适的领导和管理风格。

帮助行政管理者绘制一张可视化网络图，用于清晰地展示各项行政服务之间、以及行政服务与其他业务部门之间的相互依赖关系，以识别系统性风险。

帮助行政管理者改进其工作报告（如月报、季报），使其对非行政背景的读者（如管理层、业务部门）更具可读性、吸引力和影响力。

帮助行政管理者为与关键供应商的合作终止，提前制定一套标准化的预案，以确保业务的连续性和服务的平稳过渡。

帮助行政管理者引导团队共同制定一份“团队宪章”（Team Charter），用于明确团队的目标、价值观和成员间的协作规则。

帮助行政管理者诊断并解决在服务通知、指南或报告中，因信息过多、重点不突出而导致用户忽略或误解的问题。

帮助行政管理者设计并实施一项计划，鼓励员工交回闲置或废旧的办公用品，以进行再利用或合规回收，从而节约成本、践行环保。

帮助行政管理者在服务流程和工具设计中，融入“防呆”（PokaYoke）理念，通过物理或逻辑上的限制，让用户“想犯错都难”。

帮助行政管理者清晰、有力地提炼并陈述其部门的核心价值，以便在内部沟通和资源争取中获得更多支持。