作为天天和算法、研发撕需求的AI产品经理，我虽然不是程序员，但我可能是全公司用AI写代码频率最高的人之一——写SQL取数、写Python脚本处理数据、写伪代码跟研发对齐思路、甚至写简单的自动化工具给自己提效。今天不聊面试题，聊聊我怎么让AI给我写出能跑的代码。一、先说结论：我用AI写代码的频率有多高？每天。作为PM，我日常需要：从Hive里取数分析（写SQL）处理Excel搞不定的数据（写Python脚本）快速验证一个想法是否可行（写Demo级别的代码）甚至写一些自动化脚本，让自己少加班以前这些事得排队等研发哥哥有空，现在？AI就是我的7x24小时专属程序员。 虽然它写的代码不一定完美，但把“...

   😅? 

这是我在BOSS遇到最有人性的hr，他的鼓励简直让我这么久人机般投简历来，最感动的一次，真的好想进这家公司啊😭😭😭

1、自我介绍2、对大模型应用的理解我理解的大模型应用，核心不是“模型能回答”，而是“模型能稳定解决业务问题”。单纯从能力上看，大模型擅长自然语言理解、内容生成、总结归纳、信息抽取、问答、多轮对话、代码辅助这些任务，但真正到了业务场景里，还要考虑知识时效性、幻觉控制、结果可解释性、调用成本和响应速度。所以大模型应用一般不是一个裸模型直接上线，而是一个完整系统。常见会包括下面这些模块：用户输入理解Prompt 构造外部知识检索工具调用模型生成输出校验日志监控和效果评测如果是企业场景，大模型应用通常有几个典型方向：智能问答和知识库助手企业内部 Copilot智能客服文档总结和信息抽取数据分析辅助Ag...