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

帮助在多楼层、多园区或多城市设有办公室的公司的行政管理者，通过分析服务请求的地理分布，来优化服务人员、设备和资源的布局，以提升响应效率和资源利用率。

帮助行政管理者模拟在极端高负荷或资源锐减的情况下，其核心服务流程的稳健性和响应能力，以提前发现瓶颈和脆弱点。

帮助行政管理者在每年年末或年初，设计并引导一场能够让团队暂时跳出日常琐碎、进行深度复盘、战略思考和情感连接的团队工作坊。

帮助行政管理者在团队内部，营造一种鼓励学习、分享、和持续进步的组织氛围，将团队打造成一个学习型组织。

帮助行政项目经理建立一套在项目（如：办公室搬迁、大型活动）结束后，系统性地进行复盘、总结经验教训并将知识有效转移和存档的标准化流程。

帮助安全或设施经理建立一套定期的、标准化的测试程序，以确保在火灾、地震等紧急情况下，公司的紧急广播和内部通讯系统能够有效、可靠地工作。

帮助行政部门负责人带领团队，通过共创的方式，提炼和撰写出能够凝聚人心、指引方向的部门使命、愿景和价值观。

帮助行政管理者系统性地审查其核心服务流程（如采购、合同、用工、安全），识别其中可能存在的法律与合规风险点，并提出防范措施。

帮助行政资产管理员，为公司淘汰的、闲置的固定资产（如旧电脑、办公家具），建立一套既符合法律法规和财务规定，又能最大化回收资产余值的处置流程。

帮助行政管理者建立一个专门处理高优先级、突发性行政需求的“快速响应”小组，以确保关键时刻的服务敏捷性和问题解决能力。

帮助行政总监或部门负责人，建立一套能够将多个维度的运营数据，综合成一个单一的、直观的“健康度”评分的量化模型，以便于向管理层汇报和进行横向比较。

帮助行政或财务应付会计，设计一套利用OCR（光学字符识别）和RPA（机器人流程自动化）技术，实现供应商发票自动接收、校验和录入的流程优化方案。

帮助行政采购负责人制定一套将环保和可持续发展理念融入办公用品采购全过程的指南，以支持公司的ESG（环境、社会、治理）目标。

帮助行政管理者建立一套多渠道、系统化的员工反馈（即“客户之声”）收集、分析和闭环响应体系，以持续驱动服务改进。

帮助行政管理者识别和分析那些过度依赖某一个人、某一个系统或某一个供应商的“单点故障”环节，并制定相应的备份或冗余方案。

专为位于地震多发区的公司的设施或安全经理设计，用于制定一套系统性的设施抗震性能评估、风险排查和加固改进计划。

帮助行政管理者为团队成员（特别是前台、客服等高情绪劳动岗位）设计一套旨在缓解工作压力、预防职业倦怠的心理支持与干预体系。

帮助行政数字化负责人或数据分析师，通过整合和分析员工在各项行政服务系统中的行为数据，构建用户画像，优化服务流程，并预测未来需求。

帮助行政采购或内控部门设计一套清晰、严格的利益冲突管理体系，以预防采购人员与供应商之间可能出现的不正当关系，确保采购的公平公正。

专为负责办公室改造的项目经理或行政负责人设计，用于系统性地评估装修工程对室内外环境的潜在影响，并制定缓解措施。