备战AI技术研发岗（算法/大模型/多模态）面试，刷题不能盲目！以下题单覆盖面试90%高频考点，不用贪多，刷透这些就够了！一、算法基础必刷题（重中之重，刷50-60题）核心目标：应对面试手撕代码，基础不丢分，这是入门门槛，不能偷懒！刷题范围：LeetCode 中等难度为主，重点刷数组、链表、栈队列、二叉树、动态规划、贪心，不用刷难题怪题，聚焦高频题。必刷重点：两数之和、二叉树的遍历（前中后序，递归+迭代）、最长回文子串、最长递增子序列、LRU缓存机制、TopK问题、二分查找（各种变体）。刷题数量：每天1-2题，总共刷50-60题，刷完复盘总结，确保同类题能举一反三，避免刷了就忘。二、机器学习必刷...

希望大佬们给点建议，从1月末投简历找实习，boss上就没有人回我的😅

Claude Skill = 可复用工作流，不是一次性Prompt。装好直接调用，不用每次重写指令。以下按岗位列出最值得装的几个。 产品经理 Product Toolkit 自动生成 PRD、用户故事、产品路线图、功能拆解、验收标准。 输入：用户痛点 + 目标用户 + 核心功能 → 输出完整 PRD。 原来1天的文档工作，缩到1小时。 User Research Pro 上传访谈录音或文字 → 自动提取核心需求、用户痛点、潜在期望，生成分析报告。 还能生成：问卷、用户画像、用户旅程地图、需求优先级排序。 Feedback Analyzer 批量处理 App Store 评论、社区反馈、客服记录...