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

运用此提示指导设计利用域名注册信息（Whois）寻找联系人，针对营销团队设计，致力于开拓新市场。

<p>为外贸从业者、市场研究员及企业营销人员，快速生成可落地的海关数据驱动型外贸客户开发全流程方案，解决资源有限、时间紧迫、信息不足的获客痛点，精准触达目标海外客户。</p>

凭借此提示制定利用法院判决书网做背景调查（避坑），专为客户成功经理设计，意在优化工作流程。

<p>为B2B业务拓展人员、销售管理者提供专业支持，解决利用Crunchbase数据获客精准度低、目标客户模糊的痛点，产出可直接落地的高净值客户挖掘方案，涵盖目标群体画像、数据筛选

<p>为投资人、产业分析师、企业战略部人员，解决在资源有限、信息不足的情况下，高效通过专利数据库锁定优质研发型企业的痛点，产出适配自身场景与资源的全流程可落地方案。</p>

<p>专为移动应用产品经理、增长运营人员打造，高效定位App Store中竞品用户的核心不满点，输出可落地的竞品用户转化策略，帮助产品快速抢占竞品市场份额。</p>

<p>为企业BD人员、政策研究专员、战略规划师解决精准定位政策扶持企业的难题，产出可落地的全流程挖掘方案，覆盖数据源梳理、企业筛选、执行落地等核心环节</p>

运用此提示指导撰写利用地图软件评估线下门店客流，针对营销团队设计，以便开拓新市场。

采用此提示方案设计利用展会参展商名录进行会后开发，服务于客户成功经理设计，致力于加速目标实现。

<p>为中小商家、销售团队解决社群获客难、转化效率低的痛点，定制适配微信/QQ群等主流社群平台的可落地潜伏销售全流程方案，覆盖价值分析、案例拆解、策略执行、要点总结全环节，快速提升

通过该提示策略制定利用微博/知乎热搜寻找营销切入点，帮助职场人士设计，致力于增强客户信任。

运用此提示指导撰写利用百度指数/Google Trends分析行业趋势，服务于企业决策者设计，意在达成商业突破。

<p>为B2B销售与谈判团队解决精准利用竞品客户案例反向挖角的难题，产出可直接落地的全流程谈判方案及执行话术，降低获客成本，提升新客转化率。</p>

<p>为企业业务拓展人员、采购专员、销售团队解决在全球招标平台高效筛选精准商机的难题，定制可落地的全流程筛选方案，助力快速获取高匹配、高转化的业务机会。</p>

<p>为B端客户成功经理、市场战略分析师、产品运营人员解决「如何通过招聘网站数据精准洞察客户技术栈」的核心问题，快速生成从资源评估到落地测试的全流程可执行方案，辅助客户经营决策、产

通过该提示策略撰写利用行业协会/商会名单进行电话销售，帮助职场人士设计，以便节省时间和资源。

运用此提示指导设计利用企查查/天眼查挖掘客户企业图谱，专为企业决策者设计，以便达成商业突破。

<p>为中小微企业营销人员、销售代表及外勤团队解决资源有限、时间紧张下的本地客户开发精准度低、效率差的痛点，产出可直接落地的Google Maps扫街路线方案，提升客户拜访转化率与

<p>为招聘服务提供商解决制定可落地、可验收的人才库质量与交付速度承诺的核心痛点，产出适配业务现状、符合行业基准的标准化承诺方案，帮助企业建立客户信任并明确内部执行标尺</p>

采用此提示方案撰写法律服务的“风险规避”与“专业度”体现，专为客户成功经理设计，旨在提高转化率。