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

<p>为销售及投标团队提供定制化的采购招标模拟评分细则，帮助在正式投标前完成标书自测，精准定位失分风险点并优化标书内容，提升中标概率。</p>

针对销售运营（Sales Ops），平衡销售资源。

针对销售运营负责人，解决部门推诿扯皮。

针对知识库管理员，解决“资料找不到”的难题。

针对销售效能分析师，挖掘对话中的黑箱数据。

<p>专为销售、产品演示人员打造，解决销售演示中客户参与度低、冷场、无法有效引导成交的痛点，定制分阶段互动问答脚本、冷场救急话术及客户回答转化逻辑，大幅提升演示参与感与成交转化率。

<p>为企业法务、销售运营人员快速生成符合全球主流隐私法规要求的销售场景隐私政策合规声明，重点覆盖核心风险环节，有效降低合规风险，实现合规免责。</p>

<p>为企业HR、品牌合规部门及销售管理者解决核心痛点：平衡销售人员在社交平台打造个人IP的需求与企业品牌安全、合规风险管控，快速生成适配行业特性、平台规则的可落地社交行为准则。<

<p>为企业数据科学家、CRM管理员解决无法科学验证销售线索清洗工具有效性的痛点，产出标准化的评估方案、可落地的测试流程、量化的评估指标及配套报告模板，帮助您精准判断工具的实际清洗

针对AI产品经理或技术负责人，实现销售语音录入的本地化。

<p>为公司法务、合同管理员及采购人员解决人工比对合同效率低、易遗漏风险条款的痛点，快速生成带风险分级的结构化合同差异审查表，大幅提升合同审查效率。</p>

<p>为销售团队、数据处理人员解决从非结构化文本中准确提取商机联系人信息的痛点，产出带少样本示例、负向约束、标准JSON结构的高准确率AI提示词，大幅降低识别错误率，提升线索数据质

针对AI提示词工程师或销售运营，提升邮件回复率。

<p>专为B2B企业大客户营销团队、活动策划人员打造，解决高端C-Level客户私享沙龙从主题设计到落地跟进的全流程策划难题，产出可直接落地的专业方案，高效建立高层人脉、促成深度业

针对大客户销售，突破“看门人”防线。

<p>为B2B战略销售人员、客户经理打造，可快速从上市客户年报（10-K）中提取核心业务风险，并转化为精准销售切入点，输出可直接复用的销售洞察与沟通素材，大幅提升销售前研效率与转化

<p>为B2B大客户销售团队解决签约延期痛点，依托MEDDIC销售方法论与逆向项目规划思维，生成定制化采购时间轴，精准把控关键节点与风险，确保按目标日期完成签约。</p>

<p>为客户体验（CX）团队、用户调研人员及客户成功专员解决“难以获取真实流失原因、访谈流程无标准、归档统计效率低”的核心痛点，量身定制适配产品特性的访谈脚本与可落地归档模板，助力

<p>为企业客户成功/营销人员提供适配微信、邮件、电话的老客户节日促销沟通话术，兼顾温情维护与向上销售，高效激活存量客户并降低客户流失风险</p>

<p>为B2B销售团队解决客户提出「竞品更便宜」异议时的应对难题，生成可直接落地的防御脚本、TCO全生命周期成本对比框架及黄金反问问题，帮助销售从价值维度重新掌握谈判主动权。</p