给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.你做的这个AI项目一共有多少人参与?3.团队里是怎么分工的?你本人具体负责什么?4.如果让你回头评价，你在这个项目里最大的贡献是什么?5.XX项目重来一次的话，你会做什么不同的事情?6.XX项目用的basemodel是什么?为什么选择这个模型?7.如果问题出在XX环节，你会怎么继续拆分原因?8.badcase归因之后，怎么推动后续优化?9.最近Agent相关产品很多，你用过哪些?比较熟的是哪个?10.ClaudeCode和其他Agent产品相比有什么差异?

这次分享我以一个蝼蚁的身份记录自己的真实感受。本科双非硕士211天坑专业，去年十一月份抱着赚钱的心态开始做数据标注实习。今年四月份干够四个月可以拿实习证明后，并且厌倦了这种无法接触到规则制定上层业务的工作就提出离职（需要提前一个月交离职申请），最近快离职了，在boss上海投了一波。也是不出所料，天坑专业根本没人理，只有数据标注hr才会理你。前几天接了一个同花顺的数据标注面试，很快就过了，而且在业务面中得到了老师的指点，可以从数据标注做起慢慢沉淀到可以承担数据标注项目运营的转换，我一听这是好事啊（这人觉得自己又行了，实则狗屁不是！）。当下我就又投了万兴科技，由于主播base长沙，而且万兴科技实习...

最近在面试AI产品经理，记录一下这些天的真实经历。今早刚面完一家初创AI公司，面的时候还觉得聊得不错，结果聊到后面，面试官问我：你有做过Vibe Coding吗？我说做过。然后就开始疯狂追问，接着就是灾难式翻车。我习惯用录音来复盘，一边听一边恨泪写下这篇经验贴，希望能帮到后来人。🎯 Vibe Coding项目的讲法框架其实不复杂，就是经典的5步：背景 → 用户 → 问题 → 方案 → 结果下面每一步拆开讲。1️⃣ 背景：为什么做？❌ 错误示范：“因为我刚好在找工作，想有个项目经验，而且看别人没做过，所以就做了。”——说实话，我真的是这么想的，也真的这么说了。但面试官听完完全没有共鸣。✅ 正确思路：体现“用户驱动 + 行业认知”，讲清楚“发现问题 → 验证 → 解决”的闭环。正确说法：“我发现了一个很具体的问题XXX，验证了这个场景确实存在，所以做了这个项目。”2️⃣ 用户与问题：给谁用？解决什么？❌ 错误示范：“用户是XXX，这个产品能帮助他们XXX。”这种说法太笼统，没有层次感。✅ 正确思路：用户分层 + 优先级正确说法：“目标用户是XXX，核心特征是XXX，最核心的需求是XXX。这个产品能帮他们解决XXX问题。”3️⃣ 方案：怎么做？这是我的一个重大发现：面试官其实不太关心你具体怎么实现的，除非跟这份工作高度相关。他们更想听的是你有没有产品思维。❌ 错误示范：“先做了XXX，然后做了XXX，接着接了XXX接口，用了XXX架构……”技术细节讲太多，反而跑偏了。✅ 正确思路：讲清楚三层：输入 → 核心能力 → 输出先讲输入是什么，再讲产品的核心能力是什么，最后讲输出什么结果。面试官如果好奇能力是怎么实现的，会主动追问。他不问，你就别硬讲。4️⃣ 结果：项目的验证与闭环这个我翻车翻得很彻底。我的项目没有上线，没有用户数据。面试官一问，我直接答不上来。✅ 补救方案：即使没上线，也可以说做了初步验证：自测 + 小范围分发给朋友试用。所以强烈建议：项目能上线就尽量上线。哪怕界面很简陋，只要有用户数据，面试的时候就好讲很多。有了数据，你就可以说“根据用户反馈做了XX轮迭代”，闭环意识一下子就出来了。5️⃣ 表述逻辑要清晰，别自己搞断链条❌ 错误示范：“我觉得这个prompt效果挺好的……跑了几次效果都不错……就直接用了……但也没有数据验证……”复盘之后我才发现，这个逻辑链条是断的。正确的逻辑应该是：做了优化 → 有效果 → 验证过 → 确认好用我实际说的是：有效果 → 但其实没验证 → 不确定好不好✅ 正确说法：“从自测和使用体验来看，生成效果符合预期。下一步会补充数据验证。”这样既诚实，又体现了迭代意识。📌 总结如果做Vibe Coding是为了求职，一定要记住：尽量拿到用户数据，哪怕只是小范围试用。这样才能体现产品经理的闭环意识。另外，面试的时候一定要自信。就抱着“我的作品天下第一好”的心态去讲，语气要坚定。虽然咱也没做什么严格的验证，但demo嘛，逻辑合理就是好的。最后，如果有人知道好用的上线方式，求分享！🙏

1.基础认知类：请用通俗的话说明，什么是Agent？它与传统AI工具的本质差异是什么？回答模板：可以理解为，Agent是一种具备自主执行能力的智能体，能够完成“理解目标—制定方案—执行任务”的完整流程，不依赖人工逐步指令。例如传统翻译工具，需要用户复制文本、选择语言、点击翻译，每一步都需要人工参与。而Agent只需接收类似“把这份英文合同翻译成中文，检查专业术语并生成PDF发送到邮箱”的指令，就能自动识别文件、调用翻译服务、校验内容并完成发送，全流程无需人工干预。主要区别体现在三点：第一是自主性，传统AI依赖指令驱动，Agent可以主动拆解目标并规划步骤；第二是闭环能力，传统AI输出结果即结束...