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

为计划引入或已经在使用RPA、低代码等自动化工具的行政或IT决策者，提供一个全面的成本评估框架，用于计算和分析这些工具在整个生命周期内的总拥有成本。

为希望在行政部门内部推广使用低代码/无代码平台（如Power Apps、简道云）的企业，制定一套管理规范，以确保应用开发的质量、安全和可持续性。

为行政数据分析师或希望自动生成周报/月报的行政经理设计一套清晰的规则，用于指导自动化工具（如RPA、脚本）从不同系统中准确提取所需数据。

为负责维护企业内部系统数据一致性的IT人员或自动化工程师提供一个优化指南，用于提升数据同步脚本的效率、稳定性和可维护性。

为RPA开发者和业务运营团队设计一套标准流程，用于定义RPA机器人在遇到无法处理的异常（如网页改版、数据格式错误）时，如何有效地暂停、告警并转交人工处理。

为IT和行政自动化负责人提供一个评估框架，用于测试和评估RPA机器人或自动化脚本在面临数据量激增、并发任务增多等极端情况下的稳定性和处理效率。

帮助人力资源和行政管理者为那些掌握特殊技能或信息的关键行政岗位（如总务、核心助理）建立一套人员备份和工作交接的标准流程。

为行政负责人和风险管理团队提供一个结构化的模板，用于制定在关键行政服务（如发薪、IT支持）中断时的应急响应和恢复计划。

帮助流程改进专员和行政经理识别并分析在多环节的行政审批或服务流程中，信息是如何发生延迟和失真的，并找出其根本原因。

为行政数据分析师或部门主管设计一个仪表盘（Dashboard）的原型，用于实时监控各项行政资源的使用率和健康度。

帮助行政IT和运营负责人系统性地识别并梳理出影响行政服务系统（如OA、财务报销系统）稳定运行的所有关键因素。

为企业行政和法务合规团队提供一个框架，用于快速分析和应对突发的宏观政策（如环保、劳动法）变动对行政运营的潜在影响。

为采购和行政经理制定一套标准流程，用于在签约前或续约前，系统性地测试供应商在极端条件下的服务交付能力。

为在多地设有办公室的集团公司行政总监设计一套资源协同机制，以提高资源利用率并降低区域性运营成本。

帮助运营分析师和行政主管运用排队论原理，分析服务窗口（如IT帮助台、前台）的效率，并优化人员配置。

为风险管理和行政负责人创建一个评估框架，用于量化行政服务系统在遭遇各类突发事件（如断电、网络攻击）时的抵抗和恢复能力。

为行政管理层提供一套灵活调配人力、物资和预算的机制，使其能够根据服务需求的实时变化进行动态匹配。

为行政负责人设计一套标准化的应急预案，以应对因业务扩张、季节性因素等导致的行政服务需求突然激增。

帮助行政运营经理直观识别在业务高峰时段，哪些行政资源（人力、系统）成为制约服务效率的关键瓶颈。

为行政管理者和系统分析师提供一个系统动力学模型，用于模拟和预测行政服务流程在不同负载下的表现。