旭创ai面试流程详解

今天给大家分享一个，呃，我面试了一个小 tips， 就是 当你在线上面试的时候嘛，然后有可能就是 hr 问你问题的时候，你可能会太紧张，然后回答不出来，又或者是，嗯，就是忘了，明明你有准备，但是忘了。然后 一般就是我面试的时候，一般就是我会先打开三个页面，然后第一个就是线上面试会议的这个页面，然后是一个就是在面试前去做准备的一份文档，通常我也会把这个文档打开，就是 wps， 然后还有一个就是这个，这个这个，这个是豆包，就是 ai 嘛， ok。 然后当你开始面试的时候吗？你摄像头，摄像头在前面这个位置吗？然后你你就可以盯着他，你就需要跟面试官对视吗？看着他，但是如果你遇到不懂的问题的话，你就可以点一下，快速点一下旁边的这个页面，然后你看他就跳出来了，这时候我们就可以去看到我们之前准备一些内容，然后如果当 回答完之后，你就回到你的会议的页面，然后如果当面试官问你的问题，你不懂怎么回答的时候，这时候你就可以跟他说，不好意思，我刚刚网络有点问题，麻烦你可以再说一遍吗？然后当他说一遍的时候，这时候你就你就来 ai 这边，就是你看把他拉过来，他这边有一个语音输入，语音输入你就给他点一下，然后劝面试官在 问问题的时候呢，把这个问题问到 ai 里面，然后再给他发送，这时候 ai 就 会帮你回答了。所以就是其实面试前一定要做好准备，然后不要紧张，就是大大。嗯，自信自信，大胆一点就可以了。

四月份虚创面试的最新政策，男面试收二百，面试不通过全额退。面试通过就不退了，当入职费用了，女生的话可以直接面，然后普工现在是取消人事面试，相当于只有一轮 ar 和心理测试，通过了就通过了，不通过就没有。像 qc 岗位的话， 加一招加一轮主管面试，先 ar 再心理人事，然后主管面试。所以 qc 是 非常严格的， 缺口也比较小。像普工目前是有一定的缺口，但是不大，每天大概面试去的人有三百人进去，能面试的只有一百多个，最后通过的不到一百。所以奔着虚创来的一定要问清楚面试的技巧，不要白跑一趟，还有二百块钱，一定能接受再来。

刚面了个四年软件测试，我问他简历写精通 ai 测试，那你实际工作中完整怎么用 ai 生成测试用力？他脱口而出，直接把需求丢给 ai， 一 键生成就行。我点点头，接着问了个灵魂追问， 只丢需求生成的用力经常不全，瞎编，覆盖不到业务细节。那你从需求拆解、提示词设计用力、生成较验、优化落地使用完整流程是什么？他想了想，说生成之后手动改一改。我追问，很好， 那你怎么精准写提示词，让 ai 不 编造业务规则？怎么区分正向、反向？边界异常权限、安全场景？ ai 生成后怎么审核校验去重纠错贴合真实业务？怎么结合历史缺陷优化用力质量？ 他愣了一下，说没系统做过，面试到这就结束了。这正是只会用 ai 套模板和会用 ai 提效把控质量的高级测试工程师的分水岭。为什么这个问题能筛出高手？ 因为他考察的不是会不会用 ai 工具，而是 ai 加测试的落地实战能力，不是单纯会复制粘贴。如果这道题你也没把握打好，我整理了让大厂测试总监沉默的必考题库， 包含测试理论功能、测试自动化、测试接口、测试性能、测试数据库等等。甩个六六六，直接打包带走。很多测试以为 ai 就是 复制粘贴，一键生成，用 ai 省时间就行，却不知道 ai 生成用类的核心是人把控方向， ai 批量产出，用不好反而漏测错测。 一个真正会落地 ai 测试的高级测试工程师，必须具备三层认知。第一层， ai 生成用力完整流程拆解， 不能直接丢一句需求给 ai。 完整流程分为梳理需求文档、业务规则原型、历史 bug 设计精准提示词，明确测试范围、场景类型、自断规则、业务约束， 让 ai 输出正向用力、反向用力、边界用力、异常用力、权限用力、安全用力。 ai 初稿生成后，人工逐条教验业务理性，剔除重复无效编造的用力， 补充 ai 遗漏的高危、逆向特殊业务场景。第二层，提示词与用力质量把控。 提示词必须包含功能模块输入、输出、自断约束、业务逻辑、禁止编造规则必须覆盖的场景，同时校验 ai 用力质量，核对需求覆盖率，看是否漏测高频缺陷， 检查是否编造不存在的业务规则，过滤重复涌于用力、重点审核支付、登录、订单等高危模块。 结合线上历史 bug， 让 ai 针对性补充场景区分可直接使用需修改直接废弃的用力。第三层， ai 用力落地优化方案， 建立标准化 ai 提示词模板，统一输出格式，采用 ai 生成初稿加人工审核补充模式，拒绝直接上线， 把历史缺陷库业务规则持续。为给 ai 不 断优化生成质量，对核心模块人工重点把关，普通模块 ai 批量生成， 用 ai 做用力评审，查漏补缺，提升测试效率，形成团队 ai 测试用力库统一规范。所以，这道题考的是什么？它考的是你能否从简单使用 ai 工具升级为真正懂 ai 测试落地会把控用力质量，实现提效赋能的高级测试工程师。 普通测试工程师只会简单复制 ai 生成的内容，而高级测试工程师知道 ai 只是辅助工具，能不能产出高质量、高覆盖率的用力，取决于你对业务的理解和对 ai 输出的精准把控。你们平时工作会用 ai 生成测试用力吗？评论区一起聊聊！

大家好，今天给大家讲解欧佛毕业移动端的完整使用方法，特别简单，不用安装 app， 打开手机浏览器就能用。不管是手机单独面试，还是配合电脑双屏使用， 跟着我一步步来，保证你一看就会。首先跟大家说一下，这个 h 五端就是咱们的随身面试小助手，既能在手机平板上独立完成面试辅导，还能通过独家的双屏互联功能，把手机变成隐蔽的面试流程，面试时看答案更隐蔽更方便，再也不用担心被面试官发现。 接下来咱们先讲登录，有两种方式，大家选一种自己方便的就行。第一种是直接通过网站登录，适合用手机单独面试的朋友， 打开你手机或平板自带的浏览器，比如苹果的 safari， 安卓的 chrome， 不 用特意下载新浏览器，然后在地址栏输入官方 h 五网址，进入页面后输入你的手机号码，获取短信验证码，填进去就能成功登录了，特别简单。 第二种方式适合想手机和电脑双屏配合使用的朋友，需要先下载电脑客户端，先打开电脑浏览器，访问这个官方下载地址， 下载并安装好 offer 毕业电脑版。安装完成后，在电脑上登录客户端，屏幕上就会出现一个专属的互通二维码，然后用手机微信或者手机自带的扫码功能扫描这个二维码，扫码成功后，手机端就会自动接管面试任务，电脑上的辅导界面也会自动隐藏，避免被面试平台检测到，这样双屏互联就做好准备了。 登录之后，手机页面会自动进入面试准备界面，这一步是考前配置，大家跟着我完善几个简单的设置就好。 首先跟大家强调一个前置操作，简历和定制题库需要先在 offbr 网页端添加好，手机端才能选择使用。具体操作很简单，打开电脑浏览器，访问官网，登录后在个人中心找到简历管理，上传你的个人简历， 再找到定制题库，录入自我介绍、已知原因等你需要的固定问题及答案，保存后，回到手机 h 五端就能直接选择了。 接下来进行基础信息设定，先选面试类型，比如通用面试，根据你实际的面试形式选就可以。然后精准选择你要面试的目标岗位，比如 java 开发工程师， 选对岗位， ai 给出的答案才会更贴合岗位要求，不会答非所问。接着选择你已经上传过的简历， ai 会结合你的过往经历生成更贴合你个人的回答，听起来更真实不生硬。还有定制题库里面可以提前选好你预设的常见私人问题，比如自我介绍、理智原因， 面试时 ai 会直接调用答案，不用临时思考。基础信息填完，咱们选择适合的 ai 模型，根据你面试岗位的难度来选就好。 第一种是通用智能模型，响应速度特别快，适合常规的业务面试， hr 面试收费也是按标准价格来，性价比很高。第二种是专家，增强模型思考和推理能力更强，懂专业术语，能应对复杂的技术追问，适合程序员、算法岗这种技术难度高的面试。 这里要提醒大家，这个专家模型的积分消耗是基础模型的两倍，大家根据自己的需求选择就好。配置都完成后，重点来了，这一步直接影响 ai 能不能准确听到问题，给出答案。大家一定要根据自己的实际面试场景选对设备模式。 第一种模式也是我强烈推荐的电脑端面试加手机题词，开启双屏互联功能。这种模式适合面试在电脑上进行的情况，比如用腾讯会议、飞书等软件面试，你想把手机当成隐蔽的题词器，偷偷看 ai 给的答案，不被面试官发现。 开启这个功能有个前提，必须在你用来面试的电脑上下载并登录好我们的 pc 客户端，然后在手机 h 五页面选择设备为电脑， 再打开下方的双屏互联开关，最后点击底部的蓝色大按钮，开始面试就可以了。开启双屏互联后，系统只会输入电脑上面试官的声音，不会收环境杂音，识别更准确。面试官说完问题，手机上就会实时隐蔽的显示 ai 给出的高分答案，你看手机就能轻松应对，特别隐蔽。 第二种模式是单机独立收音模式，不用开启双屏互联，适合不方便装电脑客户端或者面试直接在当前手机平板上进行的情况，比如手机小程序面试、电话面试操作也很简单，在手机 h 五页面选择设备为手机 pad， 或者选了电脑但关掉双屏互联开关， 然后点击开始面试就可以。这里有几个注意事项大家一定要看。这种模式下，手机会用自身的麦克风收录周围所有的声音，分不清是你说的还是面试官说的， 系统会判断听到的话，如果是疑问句，也就是面试官的问题， ai 就 会自动给答案。如果是陈述句，比如你说话环境噪音， ai 就 不会回应。所以建议大家面试官提问的时候尽量保持安静，不要和面试官同时说话，这样 ai 识别会更准，避免出错。 进入面试辅导界面后，系统就会开始实时监听声音。顶部有个工具栏，大家可以用它来精细化控制 ai 辅导。比如遇到算法题、客观题的时候，点击顶部的笔试下拉菜单，里面有两种模式可以选，高阶正确率模式，准确率大概百分之九十二到百分之一百，每次用需要五十积分，适合难度高的编程题、复杂逻辑题。 普通正确率模式，准确率大概百分之七十八到百分之八十五，每次用需要十几分。适合常规的测验题，简单答题。这里提醒大家，多选择题等特殊题型收费会按基本价格的一点五倍计算，具体可以看平台的计费规则。除此之外，顶部还有橙色的设置按钮，点击可以开启强制滚动， 也可以开启语音播报， ai 会把答案念给你听，不过要注意，开启语音播报会额外扣出十几分。如果环境太吵， ai 没识别到面试官的问题。当你看到屏幕上已经显示出面试官的问题文字时，直接点击输入框右侧的发送按钮，就能强制让 ai 给出答案。还有顶部的绿色手动截屏按钮， 如果是亮着的，遇到复杂的图形题屏幕上的题目时，点击这个按钮就能让电脑端截图并解析题目， ai 会快速给出答案。最后跟大家说，下面是结束的操作， 面试完成后，点击页面右上角的红色结束按钮，就会停止计费。之后大家可以点击底部的我的菜单，查看本次面试的完整复盘报告， 比如 ai 的 回答记录，积分消耗情况等等，方便大家后续复盘。总结好了，以上就是 over 毕业移动端的完成使用流程，全程没有复杂操作，跟着我走一遍就能熟练上手，不管是手机单独面试，还是电脑加手机双屏配合，都能轻松应对，帮你面试更从容，更顺利！

秋招，不少同学都收到 ai 面试的邀请了吧？现在找工作，想见真人都得先过 ai 这一关，可别觉得随随便便应付就行，已经有人被淘汰，错过机会太可惜了。今天就跟大家聊一聊什么是 ai 面试？如何去评估我们的候选人 该怎么准备？要有哪些注意事项？首先， ai 面试是什么？为什么越来越流行 ai 面试？现在在很多企业的效招当中都会经常出现的一种面试形式。候选人需要通过 企业发送的链接或下载专属的 app， 使用手机或者电脑进行视频面试。面试前要首先做的是身份验证，系统会告诉你怎么去操作。 一般呢，简历在筛选之后，真人面试之前会来通过 ai 考察你。有的公司投完简历，做完测评，立马就邀约你面试，堪称是求职路上的第一关。 现在像美团、腾讯这些大厂，还有不少央国企、银行也都在用，大家一定要重视起来。那么 ai 面试如何去评估后人？ ai 面试是通过算法分析候选人的回答内容、面部表情、肢体动作、声音等信息，生成含岗位排名的评估报告， 作为企业筛选下面候选人的重要依据。评估报告的维度主要包含两类，一是专业知识、表达能力、形象气质等显性特征。二呢是胜任力、心理健康、性格、价值观等隐性信息。企业会结合岗位的需求侧重考察， 例如营销岗就会重点关注你的沟通表达能力与抗压性。那么重点来了， ai 面试该怎么准备呢？我综合了过往学员们的经验，整理了以下 ai 的 面试经验，大家保存收藏，自己准备的时候逐一对照就可以。 一、环境选光线明亮，背景整洁的空间，戴眼镜防反光，保持环境的安静无打扰。上衣与背景不同色，提前呢测试镜头的稳定性。二、 形象拒绝穿一些睡衣，背心穿的要正式得体。那女生呢，可以化淡妆，男生一定洁面，与镜头保持适合的距离， 确保面部和声音能够清晰的被收录。三、表现目光要盯着摄像头，眼神不能漂移，表情自然，微笑可适当的用手势，避免身体晃动，抓耳挠腮等小动作一定要避免， 声音要适中，语调呢要有起伏，重读关键词，语数呢平稳，五分钟的问题尽量要说满四分钟。最后的核心就是答题的准备。 ai 面试经常考的就是自我介绍，还有一些衍生题和挫败类的题目， 自我介绍就跟正常面试一样，不多说了，要突出跟岗位相关的技能，最好用数据去做支撑结果。答题一定要用 what 加 star 原则，先一句话概括案例， 再说说当时的背景，自己的任务，采取的行动以及最后的成果。成果越具体，数据越详细越好。准备好相关答案后，一定要对着镜子多去练习，不要死记硬背，不然你面试的时候遇到追问就会很僵硬，尽可能做到融会贯通，自然发挥。 还有几个注意事项也要给大家教黑板。第一，千万不要作弊，眼神漂移，中途换人，这些行为都是能被 ai 所识别到的。第二，回答的时候千万别超时，也别太过于简短， 保证信息的充分。第三，就是提前设置好设备，网络、麦克风、摄像头都要一一检查好，避免中途出现设备上的故障。第四就是保持自信，哪怕面对的是 ai， 也要展示出来自己的最佳状态。 我是杨老师，帮助大家快速熟悉和掌握面试技巧。还有哪些问题，欢迎评论区留言关注我，分享面试经验，陪你上岸！

今天给完全零基础想从 ai 相关岗位的同学一句实话，别一上来就囤课囤证书。现在很多科普性的课程网上都可以搜到，但是也容易陷入收藏了很多但是不知道该看哪个的问题里。另外， ai 时代最没用的就是证书，最低效的就是看书，学 ai。 如果有人建议你买什么书学 ai， 赶紧拉黑他，这种人自己不想好就想着卖他那两本破书。出书的流程不是今天写明天出，今天看到的书可能讲的还是去年的东西。但凡买实时更新的笔记也比买书强，毕竟是与时俱进的 ai 的 趋势下最容易学的。很忙，投简历却发现不对口。 这期我主要讲一个方法，跟着 j d 来准备，先看照片里到底写什么，再决定你学什么，做什么项目面试怎么练。下面我分成几部说。 第一步，去各个招聘平台，把你的目标岗位的 g d 大 量搜集下来，也就是岗位描述。这里我不做推荐，大家自己去搜，避免以为是广告。很多公司官网的招聘页反而写的最准。投外企或者海外岗位的，可以专门了解下哪些地方有相关的信息， 重点是同一个岗位名字在不同公司差别可能很大，所以不妨多收集几份，对照着看，别只看一条。 第二步，把这些岗位描述全文拷贝到你自己的一个文件里，我建议用 markdown 或者文档都行，但是一定要分段标注来源，哪个平台，大概什么类型的公司，什么日期，关键字是实习还是社招。拷贝的时候可以把明显的广告化删掉，尽量留下工作内容，认知要求里具体可核对的句子。 做到这一步，你还不需要懂模型原理，本质上就是在把信息整理清楚。第三步也是我这期里最关键的一步，把整理好的岗位描述合集完整的交给大模型，让他帮你做三件事情。 第一，从多篇岗位描述里抽出重复出现的能力块，也就是高频考点。第二，把这些能力按优先级排序，哪些是必备，哪些是加分，哪些是偶然出现的一些岗位要求。 第三，结合你自己的背景，告诉你差距在哪，先补哪块性价比最高。具体怎么问模型我已经写好了一份提示词模板，大家把自己的背景和岗位描述填进去，就能用 模型给出结论。之后，别停留在看完了这一步。接下来要落到几件你能够执行的事情上，排在前面的能力，尽量用一个最小能演示的项目把它跑起来，能够讲清楚你怎么做的，也能够讲清楚哪里还不完善。靠后的部分，可以用笔记小的 demo 跟着开源项目练习来补。这部分 稿描述里反复出现的关键词，你要去网上找相关的面试题，自己答一遍并且录音，回头去听那些啰嗦还有跳步的那些部分，你把这些给他加强，比你只刷视频课更管用。建 议你每周留十分钟，想一想你这一周做的事情。简历里能不能用一句话对上稿描述里的硬性要求，对不上就说明你该把你的准备的重心进行调整了。 岗位描述帮助你对齐，该往哪里使劲。下面这几条也尽量别缺，都是实打实能够加分的。第一，简历用 star 写经历，尽量让别人看到你做成了什么，而不只是一串岗位名称。第二，项目附上 readme 和能够打开的链接，方便对方能够快速的判断你是不是真的动手做过。 第三，模拟面试一定要录音，听听自己是不是空话比较多，啰嗦话比较多，结构混乱。第四，如果说你有传统行业或者别的岗位经理，可以试着讲清楚你熟悉的领域，加上 ai 怎么落地，这通常比泛泛的说自己了解 ai 相关的一些知识领域和热点的新闻，还有一些实践更有辨识度。 真的说一句，模型有时候会出现一些幻觉，最终呢，还是要以面试和公司的实际要求为准，经历务必真实。你可以按这条线来准备，先把多平台的岗位描述考进同一个文件，用大模型帮你抽出重点，并且排个优先级，最后落到学习和项目上。 模板的原文刚才提过了，复制到大模型工具里都能够用，有条件的话换一两个模型各跑一遍，结论会更稳一些。如果这期视频对你有用，记得点赞关注。我自己做了针对 agent 的 开发的面试笔记合集，一共一百四十三道面试题，帮你拿下。面试 大家可以简单看一下，比如说第一道什么是大模型， agent 的 它与传统的 ai 系统有什么不同，然后会分面试场景还原啊，速记普解啊，然后还有详细的解析， 还有就是还有一些流程图。再有呢，就是面试需要注意的点，常见的踩坑与返利，面试官可能的追问。面试总结大概就分这几部分，然后去整理了这些面试题，一共一百四十三道。

一个很恶心但是能让你六周吃透 ai 产品经理的方法。说句实在的，只要你不是年纪偏大且有足够的精力，也不是三天打鱼两天晒网，六周时间真够你把 ai 产品经理搞明白，变成能真正干活的 ai 工程师。我当时是这么做的。前两周打牢基础，先把 prompt 提示词玩熟， 大致吃透 transformer 原理，能熟练调用 l l m api， 能独立跑通一次简单 ai 交互流程就够稳扎稳打。第三、四周深入核心，吃透 r a g 核心逻辑， 懂它的全链路设计、全品落地场景，理解向量数据库的应用场景，再了解 r a g 实时突破等主流方向，搞懂他们在 ai 产品中的落地价值。最后两周实战落地简单 a 制的产品， 知道 react 模式的产品设计逻辑，尝试设计 do agent 的 写作方案，理解 do agent 在 复杂业务场景中的产品价值。做完这两步，你能独立给公司出一份基础 ai 产品方案，完全没问题。 我把这个六周学习流程整理成了完整版文档和思维导图。不管你是想从传统产品转行 ai 产品，还是想提升现有工作效率，关注我评论区，留下学习，全部拿走！

鸡贼大学生，别人不教你 ai 模拟面试， a 哥直接给你现场演示，直接拿出两个手机。你一会要去面试运营的岗位，直接的回答面试官的问题，听懂了没有？ 听懂了，我会直接回应面试官的问题，你是公司的 hr， 一 会啊要来一个面试运营的同学，你给他点尖锐的问题，他现在已经到了，你开始问。先说说你上一份运营工作里，最让你挫败的项目是什么？当时怎么扛过来的？ 上一份做社区拉新活动时，预算砍了一半，但 kpi 没降，初期转化率掉了三成。后来我把线下地推转成线上社群裂变，找三个核心用户做种子分发，又加了老带新双向奖励，最后熬了两周把数据追回来，还超了目标百分之五。如果现在给你一个从零开始的新账号，没粉丝没资源，一周内要做出第一条破万播放的内容，你第一步会做什么？你第一步会做什么？ 第一步，先锁定杭州本地垂直小切口，比如萧山打工人十五元午餐，实测前三秒直接拍性价比最高的那份餐特写配当州同城热榜 bgm， 再加上萧山上班族必看的地域关键词，这样能借平台同城流量扶持，快速抓住精准用户的注意力。你这个新账号是想做本地生活类的内容吗？ 先不纠结类目，就按你说的本地生活来。要是这条视频发出去，三天播放才两千，评论区全说太贵不好吃，你怎么当场调整补救？ ok？ 学会了没有？直接评论区艾特豆包，开始练起来吧！

苏州的虚创科技怎么样啊？如果说你要准备进虚创，那么接下来这个视频一定要耐心看完。首先呢，你一定要知道他是做什么的，做光学模块的，说白了就是细致活。产品呢，很小一种岗位呢，需要看响应的岗位。一种岗位呢，看七台的岗位，不过呢全部都是坐着干活， 比较轻松。显微镜的岗位呢，学习简单一些，轻松容易上手，但是刚开始的可能会有些不适应。看机台的岗位呢，就是比较复杂一些，需要有耐心，操心的东西比较多，不过不用看显微镜， 比如说啊，你后期如果接受不了这个小圆镜呢，也可以跟你的领班申请调换岗位的，讲明你的原因，领班是不会为难你的。面试流程呢，有 ai 面试，一对一的面试，像 ai 面试的话，自己在自己手机上操作就可以。最后一部分呢，就跟那个面试官 工作人员一对一的面试，工作人员会询问你以前的工作经历以及的以及离职原因，询问你是否能干长久，能不能接受厂里的要求。其次呢，就是面试当天安排住宿，第二天安排体检，体检都是免费的，住宿的话是六人间， 上下铺，像独立卫啊都有的，上下班需要坐班车，十五分钟左右去上。吃饭模式的话是先吃后补，就是先自费，然后公司给你补助。 正常像白班的话十五一顿，夜班的话就是十八一顿。周六日上班的话白班的话补二十八一顿，夜班的话补三十八一顿。吃饭时间比较长，有一个小时续唱。上班期间呢，可以去喝水呀，抽烟呀，下午也会安排休息时间， 也不用登记，这一点还是很人性化的。还有就是如果你在职不满三个月没有转正的情况下，提前一个星期给里面提离职，然后就签离职单，签离职单就可以走了，如果你超过三个月，需要提前一个月提离职的。最后总结一下啊，续上这个厂还是很不错的， 全部坐班工资高，并且他这个订单非常稳定啊，已经排到明年了，半岛力企业国家重点扶持了，并且像现在的 ai 啊， ai 啊，机器人啊这一块都用到光学模块的，所以订单呢非常稳定。时产伙食住宿缠链还是很不错的， 但是来旭创的话，你得接受无尘服务，显微镜，这一点不能不接受啊，一定不要勉强自己啊。还有就是这大概就是旭创的详细资料，网上东西很多，能不信就不要相信了，有很多人跟你说旭创是多少钱一小时的，那都是假的，挂着羊头卖狗肉，提高警惕，以防上当受骗。

很多 ai 产品经理面试都会卡在一道题上，你做的 agent 怎么评估？好不好？那很多人第一反应是看回答准不准。但是说实话，如果你只这么回答，很多面试官基本就会判断你可能没真正做过 agent 的 产品。 因为在正式项目里面， a agent 的 评估根本不是一句话答的好不好这么简单。它其实是一整套评估体系。如果你面试的时候能把这套逻辑讲清楚，那面试官基本就会觉得，哎，这个人是真的做过 ai 产品。那第一步就是你要先搞清楚一件事，你评估的是结果还是过程。 很多人只看结果，比如答案对不对。但真正的 agent 评估一定是要看过程，比如有没有重复调用工具，有没有失败重试，有没有逻辑跳跃，有没有卡住循环，有没有兜底策略。 所以 agent 评估至少要拆成两个维度，对不对和过程稳不稳，这是第一层逻辑。那第二步，要设计一套任务集，也就是用什么任务去测试 agent， 一 般呢有三种来源，第一种就是最有价值的真实用户数据， 用户真实 query、 真实环境、真实的失败案例，这是最接近真实场景的。那第二种，竞品任务采集，如果你做智能客服行业里的典型问题，高频回答，业务流程，这些都是可以纳入任务级。那第三种，人工构造任务，主要是用来测试极端情况、场位问题、压力测试。很多人呢，忽略了这一点。 任务不仅是一句话，它还包括了环境，比如 agent 能调哪些工具，知识库版本是什么，有没有调用限制，失败怎么都抵，这些都是评估的一部分。第三步，也是最核心的一点，叫评估指标。我一般总结五个字儿，诚、快、审、稳、安、全。如果你面试时能把这五个字讲清楚，面试官基本就会觉得，诶，你是真的做过 agent 的， 那第一个成，也就是任务成功率。从任务式的定义，成功，比如机票改签是不是帮用户？真的改签成功了，是不是同步到订单系统呢？如果没有标准答案，一般两种方法，专家人工评测，或者是用大模型自动评测。 第二快，也就是效率。一个靠谱的 agent， 不是 慢慢思考，而是在合理的时间内完成任务，所以要看平均完成时间，对话轮次，工具调用次数，有没有无效循环。很多 agent 的 问题不是不聪明，而是太啰嗦。第三个省，也就是成本。很多 agent 看起来是自动化了，但是一算账 比人工还贵，所以要算 token 的 消耗， a p i 的 调用，单任务的成本，看看是不是真的降本。第四个稳，也就是可能性，同一个任务跑十次，成功率是不是稳定？用户输入稍微复杂一点，系统会不会崩？这里一般会做鲁棒性测试。 第五个，也是最重要的安全，一旦 agent 有 执行能力，所有安全问题都会被放大，比如月全操作啦，资金风险啦，违规建议啦。所以评估时一定要设计高风险场景， 看看 agent 会不会越界。最后呢，还有一个很多人忽略的点，做对照实验，最好设计三组，第一组传统流程，也就是之前的人工或者是旧系统。 第二组简化版的 agent， 第三组完整版的 agent， 这样对比出来的效果才真正有说服力。所以你如果在面试的时候，能把任务集加五个指标，加对照实验这一套逻辑讲清楚，面试官基本就会判断你是真的做过 ai 产品。 如果你是准备转 ai 产品经理，我也把 ai 产品经理能力框架整理成了一份结构图，包括了 agent 的 产品设计、 ai 产品研发流程、面试的高频问题，需要的直接安排。

prompt 设计的关键点有哪些？说说你觉得最核心的那几个点就行。呃， prompt 设计的关键点，我自己在实际工作中总结下来，大概有四个吧。 第一个是角色设定，就是告诉模型它应该以什么身份来回答。呃，比如你让它做客服还是做数据分析师，还是做一个幽默的聊天对象？角色设定不是为了好玩，它是用来约束模型的回答风格和信息边界。 你给他一个角色，他就更容易知道从哪里调用知识，用什么语气。嗯，没有角色设定，模型就容易跑偏，一个问题能回答出好几种奇怪的角度。 第二个是任务拆解，很多产品经理喜欢在一个 prompt 里塞一堆要求，比如先总结再分析，最后给出建议。模型很容易漏掉中间某一步啊。我的习惯是把复杂任务拆成几步，要么分多次调用，要么在 prompt 里明确列出步骤。 比如第一步，提取原文的三个关键信息，第二步，针对每一点写出你的看法。第三步，给出一个总结，嗯， 这样模型执行起来更清晰，也方便你定位哪个环节出了问题。第三个是给出事例，这个特别管用，尤其当你对输出格式有严格要求的时候。 比如你想让模型输出一个 json， 光说请输出 json 还不够，最好直接给一个视力，像这样问题类别退货优先级高。 模型很擅长模仿，你给一个照片，它就能照着拍，视力比任何指令都更直观。 第四个是边界控制，就是明确告诉模型什么不能做，什么情况下应该拒绝回答。比如你可以加一句，如果你不确定答案，请直接说，根据已有信息无法判断，不要编造 啊，这个对控制幻觉特别有用。还有就是你要设定输出长度的边界，比如请控制在两百字以内，否则模型能给你写出一篇小作文。

像写作文案生成这类主观含义比较高的这种 ai 产品，该如何进行评测？这个呢，是大场面试 ai 产品经理的一道高频问题，其实很多同学在回答的时候经常模棱两可， 今天呢，就用三分钟一条视频去跟大家讲清楚这种主观类的 ai 产品该如何进行评测。首先呢，什么叫做主观类的场景？ 比如说让你写一篇作文，让你写一份文案，让你写一篇报告，这种都属于主观类的 ai 产品，它不像写数学题一样，会有标准的答案，每个人写出来的可能都不一样。主观类产品它有的一个最大的特点就是它的底线非常的清晰。什么叫做底线呢？比如说错字、多、 跑题、有大量的语病，这些问题呢，实际上是大家一眼就能看出来的，但是呢，对于写的好不好这个上限，其实大家是很难去统一评价的，因为呢，每个人他的审美和风格偏好是不一样的。所以主观类的这种 ai 产品，它的评测的核心并不是评不评的出来， 而是评测的一致性的问题。那具体该怎么样去做这种主观类 ai 产品的评测呢？首先第一就是定义你的评估标准，也就是什么叫做写的好。 那有一个行业黑化，就叫做理想态，那怎么去定义理想态呢？理想态一定要结合 ai 产品的应用场景以及具体的人群去个性化的定义。比如说你做了一个产品，是通过 ai 来帮助小学生来写作文， 那它真的是写的特别好，才算是这个 ai 产品做到成功吗？其实不是的，而是要更加符合小学生的这种写作风格，比如说什么风格呢？小学生能够理解的写作风格，而且符合小学生的认知水平，它其实不需要特别高级的比喻 或者是华丽的词藻，所以评价写不写的好。这个第一点，它并不是文学的鉴赏力，而是它写作的内容要符合小学生的特点。 这种产品他的理想态该如何抽象呢？我们建议呢，就是找小学的语文老师来共同帮助我们去抽象出小学生作文的一些写作共性，把小学生写过的优秀作文的大量案例去进行收集，依靠大量的高质量的案例去对齐大家对于小学生写作 作文质量的这种所谓的主观的一致性的评价，让团队对于写作的标准达到对齐和一致。第二点呢，就是你怎么去设定你的评估指标？我们建议呢，你的主观类的评价和你的客观类的评价一定要去区分，客观指标的正确只能保证底线正确。 什么意思呢？我客观指标会包括，第一字是不是短的离谱，是否有明显的跑题，是否出现了严重的事实错误，是否逻辑上有冲突，这些其实就是类似的一些底线是不可以犯的，一旦出现问题就犯错，即使这些经验是可以沉淀下来的。那什么叫做主观类评价？具体怎么做呢？ 必须符合审美，这些其实就得交给有判断能力的业务专家或者是老师来做。主观类的评测本质上不是纯依靠流程，而是靠有能力的人在家。对其标准的这种综合判断 三步呢，就是你有了理想态，你有了评估指标，那具体你评估怎么做呢？那我们一般来说有两种方式，第一个呢就是绝对分数，就第二种呢，就是 g、 s b。 打分呢，就是你规定好一到五分，或者是一到十分，每个分数它的判断标准，判断一个产品的效果有没有发生质变。这种打分方式就适合多模型的对比啦，多个产品之间的对比啦， 主要呢是用于看产品的一些阶段性的提升。那第二种方法呢，就是我们讲的 g s b， g s b 就是 good sam bad， 他呢模拟的是用户的真实的感受，非常适合日常的迭代和快速的评测。怎么做呢？就是给评测的人 a 和 b 两个结果。只问一句话，作为真实的用户，你觉得哪个答的更好？所以主观类的判断，总体来说还是看一个整体的感受，而不是把这个比如说错字， 把差字数当成具体严格的扣分点。那么除了我们刚刚讲的三步以外，如果你做的是 c 端产品，我们还是强烈的建议你去做一些小流量的试验， 把一个版本推百分之五的流量，去看它点击率啦，转化率啦，停留率啦，有没有发生一些实质性的变化，从而呢接受真实用户的真实反馈，这点非常重要，因为线上的实业往往比线下更直观、更快，也更加的真实。我呢个人认为 产品的评测是 ai 产品经理一项非常核心的工作，有很多大公司，它其实是有专门的团队来去承接 ai 评测的整体的工作的。 那如果你是这样的一个定位，你也不能把评测的工作就像是一个甩手掌柜一样扔给其他的团队，你作为一个 ai 产品经理，一定是要深度参与到评测环节当中去的， 只能只去看评测团队他产出的评测报告，一定要在业务的一线去亲身的体会，去找到 bad case 以及具体分析原因。这无论是提升你自己的 ai 产品的竞争力，还是 想要转到 ai 产品这个岗位都必须具备的一项核心技能。如果你对于 ai 产品经理的求职转行有任何疑问的话，可以点击右下角找到连接我的方式。今天就这样了，拜拜。

你说你会 ai 测试，那我问你， ai 回归测试怎么做？刚面了一个四年经验的测试工程师，我直接问他，现在项目迭代快，版本频繁发，每次改一点代码，改一个需求全量回归，工作量巨大， 你说你会 ai 测试？那 ai 回归测试要怎么落地？和传统手工回归、普通自动化回归有什么区别？新版本迭代后怎么用 ai 精准做回归，不遗漏缺陷，还能大幅缩减回归时间？他随口就答，就是用 ai 生成，用力批量跑一遍就回归完成了。我顺着继续问，那我再问你，需求只改了一个小模块， ai 怎么做到精准增量回归，而不是无脑全量回归？代码改动关联哪些业务链路？ ai 怎么识别旧版本历史缺陷？怎么让 ai 带入回归场景？回归完怎么判断 ai 回归结果准不准？有没有误报漏报？当场就问住了，愣了半天，只说平时都是按老套路全量回归，从来没系统梳理过 ai 回归测试的完整流程。 面试到这里，其实高下立判，这正是普通功能测试和 ai 进阶测试工程师的核心分水岭。现在面试早就不再只问会不会写，用力会不会跑回归，更看重你能不能用 ai 解决回归量大、迭代频繁重复劳动多，容易漏测的行业痛点。好多人面试遇到这类问题容易丢分，如果你也没把握， 我整理了一套能拿捏面试官的必考题库，包含测试理论功能测试、自动化测试、性能测试的内容，只要是我粉丝留下，加油直接带走，哈哈哈。 很多测试都有一个误区，以为 ai 回归就是 ai 生成一堆用力批量执行一遍就完事，但大家一定要分清，随便跑一遍用力不叫 ai 回归。能精准关联改动、智能筛选用力自动比对结果， 沉淀缺陷场景，才是真正的 ai 回归测试。能跟上行业节奏，面试能拿高分的资深测试，必须吃透三层核心逻辑，缺一不可。第一层，先搞懂传统回归测试的痛点，才懂 ai 回归的价值。传统回归全靠人工或固定自动化脚本问题特别多，版本迭代快，小改动也要全量回归， 工作量大，效率极低。改动关联业务列路梳理不全，容易漏测，隐藏关联 bug， 老功能历史缺陷没法复用，每次回归都要重新想到重新覆盖，回归结果靠人工主点比对耗时费力还容易看走眼。 老旧自动化脚本维护成本高，版本一变脚本跟着崩，回归根本跑不起来。而 ai 回归就是专门为解决这些痛点而生的。第二层，搞明白 ai 回归测试的核心原理 到底强在哪。 ai 回归不是简单替代人工，核心是四大能力。第一，智能代码需求关联分析，自动识别本次版本改动涉及的模块接口、业务链路，精准圈定回归范围，不用盲目全量回归。 第二，增量用力。智能筛选， ai 自动从历史用力库中筛选和本次改动强相关的用力过滤，无关荣誉用力，只做精准增量回归。第三，历史缺陷场景复用， ai 自动沉淀过往线上 bug 测试缺陷，把高频坑点自动纳入回归套件，避免旧问题重复复发。第四， ai 自动结果比对， 执行完用力后，智能比对新旧版本页面展示接口返回、数据逻辑自动识别新旧版本，减少人工校验成本。 第三层， ai 回归测试标准落地流程，面试可直接背诵。第一步，版本迭代需求和代码录入 ai 平台，由 ai 自动解析改动范围、关联业务流程和依赖模块。第二步， ai 智能拆分，全量用力、增量用力，优先筛选关联度高、高危场景、历史缺陷相关，用力组建专属回归套件。 第三步，自动调度执行接口功能， ui 全链路回归，无需人工逐条发起。第四步， ai 智能做结果差异化比对，自动标记正常变更，疑似 bug、 严重缺陷生成回归测试报告。 第五步，把本次回归发现的缺陷、新增业务场景同步沉淀到 ai 知识库，后续版本自动服用，越测越准。 讲到这里大家就懂了，这道面试题根本不是随便一问，核心考察三点，你清不清楚传统回归的痛点？懂不懂 ai 回归的核心能力？能不能说出一套完整可落地的 ai 回归流程？普通测试只会被动跟着版本做全量回归， 埋头重复干活。高阶测试，懂得利用 ai 做精准增量回归，智能场景复用自动结果较验，既节省人力，又能提升版本质量，真正适配快速迭代的互联网项目节奏。最后想问大家，你们平时做版本回归是不是也觉得工作量大，重复枯燥？ 有没有试过用 ai 辅助做回归测试？都踩过哪些回归漏测、重复反攻的坑？欢迎评论区一起交流探讨！

我带过这么多家互联网大城，面试次数已经数不清了，现在我可以很有底气的说，我真的很会面试，但你们不知道我刚毕业求职那会有多费劲。哎，简历投出去全是石沉大海，面试一被追问，这脑子一片空白，那时候完全是靠硬熬硬练，练了无数次才慢慢找到方法的。我总结了两个求职过程当中特别容易被忽略的问题， 我踩过的坑，你们就千万别再踩了。第一，简历一定要根据岗位 j d 去做修改， hr 一 天会看几百份简历，就跟我们刷短视频一样的，几秒就划走。要想留住他，就必须要在简历当中体现与岗位相关的核心关键词。 但我们海投这么多岗位，一个个手动改真的太耗时间了，我当年就在这件事情上耗费了大量的时间，天天熬夜改简历，还不一定改的好。最近我在给学弟学妹做求职辅导的时候，发现了一个特别好用的 ai 工具，就这个叫做 high offers。 你 把自己的简历和岗位 jd 丢进去，它就会自动的去帮你诊断简历，输出一份完整的简历诊断报告， 并且还会一并帮你把简历改好。比如说把很空的具备运营相关经验，改成具备从零到一达人挖绝对接及合作全流程实战经验，熟悉抖音小红书平台的内容生态，一下就能抓住 hr 的 眼球，而你 只需要把它改好的简历下载下来即可。谁懂啊，我当年怎么没有赶上这好时候？第二，我当年踩过的最大坑就是面试的时候只管自己想说什么，没有去管面试官到底想听什么？不同公司不同团队，喜欢候选人的风格是完全不一样的。我以前就只会把自己的岗位经历背的滚瓜烂熟，天天对着镜子练， 但其实根本没有办法。说到面试官的辛巴上。现在 high office 有 个特别强的功能，它通过大数据直接总结出了每家公司每个岗位的面试官风格。你可以直接用 ai 做一 v 一 的模拟面试，它会模仿你所投递的公司岗位的面试官的风格跟你对练。尤其是它在深挖你项目经历之后的追问。 好几个学弟学妹都跟我说他压重题了，跟实际面试的时候问到的一模一样。每次模拟面试完之后，他会告诉你哪里面的好，哪里有不足需要改正，还会直接给你优化后的参考话术，在你原本回答的基础上去提炼亮点，升级表达。说实话，看到这么详尽的分析报告，面试的底气都增加了不少。 现在这个 ai 时代，不会用 ai 去辅助面试，那本质上你思维就是落后的。而任何公司想要的都是学习速度快，思维迭代速度快，能跟上时代节奏的人。我把我平时用这个工具的全流程放在这，想要的宝子自行截图吧。

鸡哥猜你点开这条视频啊，多半是因为这三件事，简历投出去三周没回音，刷到一堆现在不会 ai 什么别投了的视频，然后自己越想越焦虑是不是？那今天呢？这条视频，鸡哥就一句话，你焦虑的方向，其实从一开始你就错了， 那后台呢？基本同样的问题，鸡哥会被问爆了，就是做五年没碰过什么 ai， 然后是不是二六年的招聘机构没关系了，简历投出去没回应，是不是又跟因为我没有 ai 项目？ 那基哥先把结论抛出来，说， ai 项目面试还有戏，但你不能再像三年前那样投简历，对吧？这话听起来好像在霍西尼，其实基哥接下来把大家去拆起来，一层一层大家去理解。首先我们把这个词儿摘清楚啊，就是 hr 嘴里念的 ai 项目经验到底是指啥。然后基哥这两年看过简历呢，能在这一栏写的人，大概分为三类 啊，第一类呢，可能是我们的练单派，然后他能干什么呢？训练过模型，自己跑过一些微调，然后清洗过数据集。少数人呢，在 hackinface 上面还提交过模型权重，那这是算法感的一个赛道。第二类呢，就是接口派对吧，通过大模型 api 的， 在业务系统里面调 openai， 调 deepsea， 调通信问，做问答，做招标，做 agent。 第三类呢，就是打一些 ai 擦边球的，然后他们呢，就写一些 ai 智能推荐，实则上只是一些规则引擎，写智能客服，其实是什么关键词匹配。然后这些人呢，就分为这几类好吧。 首先第一类呢，我们的 java 和后端同学不碰这个赛道，这没毛病。第三类呢，又是大水逼好吧，他们的 hr 一 面三十秒就漏线好吧，写了反而扣分。那真正能让你的简历区别于 ai 项目的是？第二类就是把大规模能力迁进原来的业务系统。那这个门槛儿，基哥说一句不太客气的话，比你以为的低很多， 那为什么这件门槛儿呢，比你想的低很多呢？那么就是当年呢，其实也以为 ai 是 高门槛的事儿，那时候动不动就有人说呢，不会传感器原理，别谈 ai 把吓得直直接。我去翻了一遍什么 attention is all you need 那 篇论文翻完之后，哎，看不懂对不对？那大家也是一样的，所以就放弃了。那当然，这话其实只是有点夸张啊，本身它没有什么意思，那后来真正上手才发现一件事儿， 就接大模型 api 这件事，跟你五年前怎么去学，接什么 a 信支付这些东西都没有本质的区别，那都是腾讯四部拿到 sdk， 看文档，调通接口处理异常，最后进一次业务逻辑，唯一比这些东西稍微难一点点的，对吧？其实就是什么，一个是写题词，二是大模型的输入不稳定，我们怎么去做？ 记住这两点，其实呢，不要再被网上一些 ai 时代必学什么 transformers 这些东西去吓退了。那到底来说我们去学 ai 东西应该学什么？其实就打底三件套。第一类就是说大模型的 api 怎么用，对吧？其实怎么写？第三个就是什么路由数据库，怎么去做向量数据库这些东西。 那这三样跑通之后，其实你也就可以非常简单的跟别人吹，哎，我好像是 call 领学了行向量库、数据库 这几层搞定之后就 ok 了，至于什么本地大模型部署，自己训练那些事，其实这个不建议大家就是一上来就搞这些事啊，就是投入产出比几乎为零，除非你打算去冲算法岗。那学这些东西之后，我们去怎么去做项目型简历呢？其实推荐大家几个东西，第一个就是我们去做一些企业智能知识库的这些东西，好吧 啊，客服聊天啊，这些东西，你把公司内部的文档丢进去做 reg 的 问答，这是落地非常多的场景， hr 一 看也就懂。第二呢，就我们可以做一些销售数据分析的这些东西， c i m 系统里面本身就堆着一大堆销售数据，传统的 b i 呢，只能给你看报表，大模型呢，可以做归音。第三个呢，就是我们可以做一些多智能体的，比如多智能体的语音导购，这些项目 二六年最火的方向之一啊，就是商品讲解，促销话术，实时弹幕回应这些，三个 agent 去配一些什么语音合成啊，凑一个开口的 ai 小 主播技术栈呢，又非常深，场景又非常火，所以说多多智能体加语音这些东西放在简历上， hr 不 得不多看两眼。 第四个呢，也是最最最推荐的，就是说你先把 ai 接近你自己的老项目里面，然后接近你手头业务里面，找一个你最熟悉的模块加到 ai 进去， 那这种东西的，比如订单模块，加一个智能的催售文案，什么客诉系统，加一个情绪处理封控系统，加一个可疑的交易解释，那这一条就 ok 了。所以说你做一个最熟悉的业务，加上 ai 是 性价比最高的一个简历的一个加分项，但有一个坑呢，大家要去了解了解。 我们要做的第一个坑呢，就是如果说你没有业务场景，然后呢，你简历上只写 gpt ai， 什么实线问答， 你其实一看啊， hr 好 像，一看好像，哎，你是不是就这么点事啊，对吧？好像没有什么东西。第二个呢，就是说你没有去做一些什么数据闭环的东西， 对吧？然后你不说效果怎么样，你也不说评估怎么样，大模型呢，其实不稳是常识，你不接这些什么评估评测显得你没有工程感。 第三个呢，就可能你吹的太多了，就是你跟人家说什么，就是，哎，我自研了大模型，对吧？然后我自研了 a 证的框架，这东西一问三十秒你就直接露馅，好吧，这能不要搞？所以说记住一句话，就是面试官不期待你做出 open ai 同款的产品，他只期待你有没有把 ai 去嵌入到实际的真实的业务里面。 那我们再来看一下。最后，其实你听这么多之后，你其实想让自己简历出亮点，哎，想搞这些东西， 你怎么去做呢？其实这玩意不是说让你直接去换工作的，银旦 ai 经验是让你的简历从过滤池里直接变成捞到能看一眼的池子里面，能不能拿到 offer， 其实还得看你的一些其他能力，但是如果你写了 ai 的 项目，你被刷的概率确实在降低，好吧，如果你有 ai 项目，你的面试 简历直接成功的概率就，哎，确实在涨。所以这个建议大家很简单的一个点，就是你可以花一个周末先把刚才说的打底三件套过一遍，然后呢 再花一到两个月时间把自己目前在企业里做的项目去给它融合进来，当然你也可以去看一些直接的项目，好吧？今天呢其实就给大家聊到这，大家把这些搞定之后，你的简历通关就非常的概率非常的高，好吧，兄弟们。

上条我发了一个 a i t hr 招人的视频，没想到直接被人事问爆，所以这次我不做概念了，我直接把它做成了软件。你看， ai 已经开始自己操作电脑，主动和后人打招呼了。这个软件的逻辑很简单， hr 不 用懂技术。第一步，直接点击打开浏览器， 然后把你的招聘网址输入进去，登录自己的招聘账号，进入打招呼页面以后，就可以回到软件里开始配置参数。 比如你这次想打多少个招呼就填多少个数量。这里还有一个最小停顿描述，他不是让机器一口气乱点，而是每次操作之间流出阅读和判断的时间。接下来，你可以按照招聘网站本身的条件，先筛一遍你想要的人， 比如城市经验、学历、岗位方向，这些都可以先按你的要求选好。但真正有意思的是，这里的进阶筛选，你可以直接告诉 ai， 我 想要积极接应接神或者是经理更贴近某类岗位。 哎呀，回家打招呼前，先帮你判断这个人到底值不值得聊。正式跑的时候勾选使用就可以开始。因为我今天的招呼次数用完了，所以这里用演示模式给大家看。 演示模式和正式模式的区别就是它会完整跑判断流程，但不会真的点出打招呼。打完招呼只是第一步，真正耗 hr 时间的其实是后面的反复沟通。所以我又做了第二个模块， ai 自动化代聊。旁边这个是管理人管理系统， ai 会持续和管理人沟通，主动获取我们提前设置好的关键信息， 比如岗位经历、到岗时间、期望薪资、项目经验、稳定性以及和岗位的匹配程度。信息聊得差不多以后， ai 会自动给候选人打分，如果匹配度达到我们设置的标准，他就会主动推进到约面试这一步。 同时，候选人管理这边会出现提醒红点，告诉你哪些人已经值得 hr 重点查看。使用的时候也很简单，先点启动本地服务，再点打开浏览器，登录账号后打开代聊助手面板，这里可以选择要不要自动发送。 为了让大家看清楚 ai 是 不是真的会像 hr 一 样聊天，我这次先不开自动发送，你们可以直接看他深沉的回复是不是针对后人情况来聊，而不是复制粘贴模板。这里大家可以重点看一下 ai， 不是 每个人都用同一套话术。第一个后人 ai 看到信息还不够明确，就会主动追问他有没有相关岗位经历， 这一步其实就是在帮 hr 补全简历，你没有写清楚的内容。第二个后人主动提到自己运营过账号， ai 就 没有继续泛聊，而是顺着他的经历去问账号数据、运营结果和实际负责内容。 第三个后人也是一样， ai 会结合他的名字和经历来继续沟通，所以他不是简单自动回复，而是在帮 hr 做第一轮信息收集和初步判断，最后真正要不要面试，还是由 hr 来决定。想要更多 ai 数字员工软件，关注私信我。

我们在面试的时候都会留一个环节，就请就选人来问我问题啊，比如说有什么问题想问我的，可以问我去交流，这时候呢，就是我给年轻的，尤其是在校的一些同学一个建议哈，这个问题尽量是一个具体的，让这个岗位相关的你想了解的相应的内容， 那么面试官其实是能够很好的回答的。但如果你的问题是，比如公司未来三年的战略是什么， 然后是说按对这个 ai 这个发展怎么看待，其实这个问题是会以我自己的理解，实际上是会造成 呃士官的误解或者是反感的，至少造成我个人的反感。为什么呢？如果你是一个很年轻的同学，其实你到公司也是认认真真把自己的工作做好， 对公司三十年的战略，不是你不能了解，而是说这个东西其实我告诉你，其实它也没有什么太大的意义，你只是把它当一个八卦去听一听就好了。对，或者是说我对于 ai 的 这个观点， 这更像是一种我们同龄的一种行业的交流和在这样的一个情况下。嗯，是你问我的这样的问题，我总体的感觉是答非所问的就是我，我可能只能敷衍你几句，或者我能跟你聊的很嗨，但其实对于您这个工作的岗位相关的信息没有任何的帮助。 所以我的建议是，各位同学在向面试官提问的时候，尽量的去问一些具体的有价值的问题，而不是这些这种空洞，并且是是宏观的一些问题，仅仅是我自己的一个感受吧，分享给大家。