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

帮助行政管理者建立一套处理公司或员工敏感、机密信息的工作原则和流程，确保信息仅在最小必要范围内被有权限的人员访问和使用。

帮助行政或HR管理者，深入评估将某些直接面向员工的服务（如前台、IT支持）外包后，可能对公司内部文化、信息安全和员工情感连接产生的潜在负面影响，并提出应对策略。

帮助安全或设施经理建立一套常态化的、标准化的检查程序，以确保所有紧急出口和疏散通道在任何时候都保持绝对畅通，符合消防安全法规。

帮助行政流程优化专家，将制造业中经典的“防错”理念（Pokayoke）应用于服务流程设计中，通过改造流程或系统，从物理上或逻辑上防止错误的发生。

帮助行政知识管理或IT负责人，规划和设计一个行政服务领域的知识图谱，作为智能客服机器人或智能搜索的“大脑”，以提供更精准、更智能的问答和推荐服务。

帮助行政采购人员在面对供应商的最小起订量（MOQ）要求时，能够通过数据分析和谈判策略，找到一个既满足需求又不会造成过高库存的、更经济的订货批量。

帮助行政车队管理或供应商管理负责人，为公司自有的或外包的司机团队，建立一套严格的背景审查和安全驾驶行为规范，以保障乘车员工的安全。

帮助行政或IT安全部门，为来访公司的客人（如客户、合作伙伴、面试者）设计一套既方便使用又安全可控的WiFi网络接入与信息安全管理方案。

帮助行政流程优化负责人，对现有流程中的每一个审批环节进行审查，识别并剔除那些不增值的、重复的或可以被规则替代的“官僚”节点。

帮助设施或安全经理为公司内的电梯、中央空调机组、锅炉等特种设备，建立一套符合法规、责任清晰、记录完整的年度检验与维护保养计划。

帮助行政管理者设计一套能够有效识别、表彰和宣传那些提供了卓越服务的员工的激励计划，以树立榜样、弘扬服务文化、提升团队士气。

帮助行政团队负责人建立一套内部同行评审机制，让团队成员可以相互评估服务案例（如工单处理、活动组织），以统一服务标准、分享最佳实践和促进共同成长。

帮助行政或档案管理员，为公司各类行政文件（纸质和电子）建立一套从创建、使用、归档到销毁的全生命周期管理策略，确保合规、安全和高效。

帮助行政或人事部门制定一套清晰、公平、透明的团队活动（Team Building）预算标准和使用指南，以支持各部门的团队建设需求。

帮助行政管理者构建一个简单的电子表格（Excel）模型，用于模拟不同决策选项在不同情景下的可能结果，以支持更稳健的、数据驱动的决策。

帮助行政运营经理运用流程分析的基本工具，量化评估各项服务任务的效率，找出瓶颈所在，并为流程优化提供数据支持。

帮助行政或EHS（环境、健康、安全）经理，建立一套用于评估和改善办公环境人体工程学状况的标准和流程，以提升员工的舒适度和健康水平，预防职业劳损。

帮助行政系统的产品经理或IT合作伙伴，为某项行政服务（如会议室预订）设计一套标准的API接口规范，以便与其他业务系统（如HR、钉钉）进行数据集成和流程自动化。

帮助行政或设施总监设计一套将多个分散的服务供应商（如保洁、安保、绿植）整合由一个“总包商”进行统一管理和协调的运营模式。

专为行政项目经理设计，用于系统性地识别、分析并管理项目干系人的期望，通过制定精准的沟通计划，确保项目顺利推进。