技术面的人敲打细节很无聊啊 之前做的一个项目被说 经常因果分析 说你的一个小项目和大模型 然后就搬出什么qq的logo是企鹅是产品有研究的。我说拜托这种东西不都是别人成功后才被推敲的吗，没成功谁会知道qq是企鹅还是什么。然后面试的就自信的说自己能说出qq和国外所有通讯软件的优劣势和区别借此来打压我的项目论证其产品和市面上大模型的无差别处。我说一个小项目肯定是会和市面上很多功能有相同的，真这么扣的话为什么你比我大这么多早二十年做出qq的不是你而是你在这里抓着我的项目显示你产品功力的优越感

有没有大佬给点建议

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

2026年，AI产品经理和传统产品经理之间，已经拉开了一道清晰的分水岭。这道分水岭不是会不会写代码，而是能不能用产品思维驾驭AI能力。下面这10项技能，构成了一个完整的AI PM能力体系。一、AI技术理解力不是要你写代码，而是要你听懂工程师在说什么，知道AI能做什么、不能做什么、以及为什么。技能1：Prompt工程与模型选型 🎯Prompt不是跟AI聊天，是一种工程化的输入控制能力。很多新人觉得Prompt就是写指令让AI生成内容，这只是最表层的用法。做AI产品，你需要理解的是：不同的Prompt策略对模型输出质量的影响有多大什么场景用few-shot、什么场景用chain-of-thoug...