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

凭借此提示编写针对国企/事业单位的“红头文件”解读与对齐策略，帮助产品团队设计，以便节省时间和资源。

<p>为B2B销售、市场调研人员及业务拓展团队解决精准识别对接对象是否为真实决策人的核心痛点，定制适配业务场景的可落地虚假决策人识别测试题集，助力提升业务对接效率与转化成功率。</

采用此提示方案撰写在客户上市（IPO）缄默期的合规沟通注意事项，帮助企业决策者设计，意在节省时间和资源。

<p>为A/B轮初创公司创始人、业务负责人解决增长瓶颈定位模糊、试错效率低下的问题，产出精准、可落地、可验证的增长痛点假设框架及配套验证执行路径，帮助团队聚焦核心增长方向，提升试错

使用此提示词编写分析客户Glassdoor评价以了解其内部痛点的指南，面向职场人士设计，旨在达成商业突破。

运用此提示指导制定针对跨国公司（MNC）的全球采购流程合规检查，专为产品团队设计，意在提高转化率。

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凭借此提示设计判断客户“紧急程度”（Urgency）的量化指标，专为销售专业人士设计，意在增强客户信任。

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凭借此提示制定识别客户“组织架构重组”信号的销售应对预案，面向营销团队设计，目的在于优化工作流程。

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<p>专为家族企业管理者、人力资源顾问及战略规划师打造，快速生成针对二代接班人的定制化沟通策略，破解代际沟通障碍，平稳推动权力交接进程。</p>

<p>为B2B销售、客户经理打造，解决从客户年报风险因素中精准挖掘匹配自身产品的销售机会的痛点，产出可直接落地的切入点策略与沟通话术。</p>

运用此提示指导制定企业采购招投标（RFP）的评分标准反向工程表，针对产品团队设计，意在加速目标实现。

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<p>专为ToB技术营销人员、销售团队、产品经理打造，解决您无法用精准专业的技术语言触达技术决策者（TDM）、核心优势表述模糊的痛点，快速生成能打动技术决策者的代码级优势介绍文案，

通过该提示策略设计识别客户内部“反对者”（Detractor）的排查问题，面向职场人士设计，目的在于提高转化率。

<p>为B2B销售团队、营销专家及销售管理者，解决快速制定可落地的权力地图绘制指南的核心痛点，产出贴合行业特性、匹配团队资源的专业定制化指南，助力精准识别客户决策链、提升B2B销售

运用此提示指导编写请求“非决策者”引荐“决策者”的内部推荐邮件，帮助营销团队设计，意在增强客户信任。

<p>为营销/运营从业者，在竞品服务宕机的突发场景下快速制定可落地的借势营销方案，抢占用户注意力，转化潜在客户，帮助品牌在危机中抓住增长机会。</p>