
AI 开发工程师面试指南
从面试官的视角,讲清 AI 开发工程师的岗位职责、简历准备和项目表达。专家路线关注模型、工具、评测与部署,管理路线关注项目和团队,转型者可以据此选择方向、补足能力。
从客户现场到 Agent 系统,
记录 AI 真正落地时的方法、工具和判断。

从面试官的视角,讲清 AI 开发工程师的岗位职责、简历准备和项目表达。专家路线关注模型、工具、评测与部署,管理路线关注项目和团队,转型者可以据此选择方向、补足能力。

把 AI 变现拆成内容、培训、工具与服务三条路径,讨论账号怎样接住需求,一堂课怎样连接后续服务,以及重复出现的小问题怎样变成可交付的生意。可以先挑一件自己能做好的事开始。

结合 Muse 操作云端电脑、连接应用的能力与使用体验,讨论个人 Agent 能接走哪些日常工作。把已有工具和真实任务放到一起看,判断新工具能否在热闹过后留下持续用途。

按一条实际学习路线认识 AI:先理解能力和错误,再学会提供材料、写清任务、接工具和检查结果。用七天学习包串起知识库与 Skill,并回答零基础、付费和公司资料使用等常见问题。

以车企营销日报为例,拆解 Echo 岗位怎样理解业务、追溯数据、转译开发任务和组织验收。普通人可以从自己熟悉的一项工作开始,把资料、规则、结果和检查方法交代清楚,再让 AI 接手一部分。

把上下文、执行环境、循环、评测和流程图放回 Agent 执行任务的过程,解释这些工程概念各自解决的问题。重点看模型收到哪些材料、工具怎样调用、失败怎样反馈,以及代码和提示词分别管到哪里。

围绕 Palantir 的本体论和交付方式,讨论 AI Native 企业需要怎样的数据、业务规则和组织配合。再反推 SOP 与国内 FDE 的条件,说明一次演示和持续进入业务流程之间还缺哪些工作。

复盘 X 账号一个月从零到两万粉的过程,梳理互动、长文选题、转发、主页承接和业务连接的做法。也把热点、大号转发与运气放回结果里,讨论哪些动作可以重复,哪些增长无法保证。

用五个实操案例学习 Grok Bot:整理闲鱼上架资料、制作小红书知识图卡、生成工具简报、做小工具与操作视频、归纳收藏。每个案例都给出材料和任务要求,生成后还要检查内容与出处。

把方案材料交给 Codex,通过 Draw.io MCP 生成架构图,再在画图软件里改字、排框和调整连线。结合组织图、SaaS 系统和复杂分层架构,讲清源文件交接、持续修改与图片导出检查。

以标签机店铺为例,让 Codex 参与选品比较、商品文案、咨询回复、货源核算和经营复盘。先把一款产品从选品做到交付;发布、改价、采购等对外操作,仍要准备具体内容并取得卖家授权。

从纸质资料、扫描件和 Excel 开始,把企业数据整理成能查、能核对的材料。讲清 OCR、表格还原、字段口径、清洗、版本与权限的分工,用原件和真实查询验收,再考虑接入知识库或 AI。

把文章或主题交给 Codex,依次完成口播、配音、时间轴、分镜、字幕和动效。结合 HyperFrames 与个人声音方案,讲清怎样生成第一条成片,再复用目录、画面和字幕样式持续制作同类内容。

从企业已有的日报、周报或月报模板起步,让 Codex 整理内部资料、连接数据并生成原格式的经营报告。先手动跑通口径和检查规则,再设定时任务,数字与结论由人确认后发布。

按演讲、客户汇报、科普课件和图片稿修改等用途,比较不同 PPT Skills 的适用场景。重点看模板复用、文字图表是否可编辑、字体与素材能否保留,以及导出后在目标软件里的检查。

围绕日常内容和交付工作,介绍十个 Skills 的用途、安装入口与实际样例,包括资讯整理、封面制作、读书、图片转 PPT、需求追问和网页提取。先选一个马上用得上的任务,带着自己的材料试。

用 Codex 搭建个人网站,把参考页面、介绍、文章和作品变成自己的主页。按域名注册、项目建立、浏览器检查和 Cloudflare 部署走完整个流程,再用子域名或新路径增加课程与工具。

先在 Spaces 体验 AI 应用,再到 Models 判断模型、选择版本并下载到本地。接着认识数据集、LoRA、资源集合和论文入口,结合任务、许可证与电脑配置,判断哪些资源值得使用。

以阅读打卡小程序「一页」为例,先用 Figma 确定页面和按钮跳转,再交给 Codex 编写代码,导入微信开发者工具检查。本例做到模拟器可运行,手机预览、上传和审核由读者用自己的账号继续完成。

把不同云端模型和本地模型接进 Cherry Studio,用同一套问题检查它们是否适合手头任务。再学习分支、Agent、知识库与本地部署,区分聊天模型和辅助组件,也看清云端服务的数据边界。

回看 X 账号十五天万粉、一周三篇百万曝光长文的过程,拆开互动、教程创作、转发和主页承接。把具体做法与平台流量、运气分开说明,留下可以再次执行的动作,也保留结果无法保证的边界。

用带有调侃的个人财务案例,整理资产、负债、现金流和大额支出,比较不同付款安排会留下多少现金。系统只读资料、计算和复核,付款与人生取舍由人决定,原文不作为投资建议。

沿着模型、工具调用和任务循环的发展,理解 Agent 怎样从回答问题走到实际执行。再用 Codex 搭建论文整理流程,接入文献信息、写明规则、保存可复用技能,并由人检查来源和研究判断。

把 Codex 放进十类日常工作:安装软件、整理文件、会议纪要、表格分析、PPT、网页检索、软件操作和持续任务。每个场景说明如何提供材料与边界、怎样检查结果,再把稳定流程保存下来复用。

讨论企业 AI 培训怎样从功能介绍走向岗位实操、业务知识转译和内部人才培养。结合企业落地的不同阶段,拆开课程、工作坊与交付训练,把一堂课接到真实任务里,并提前约定培训与项目的责任边界。

讲清 Codex 的界面、工作区、任务和权限,按需要选择本地、隔离副本或云端执行。再认识计划、技能、插件、外部工具与定时任务,用文件变更和真实产物检查结果,逐步形成自己的工作流程。

从一份会议纪要开始,跑通 WorkBuddy 的工作空间、任务要求、产物生成与变更检查。再学习模型、技能、连接器和自动化,结合国内交付环境处理版本差异、最小权限、数据边界与常见故障。

从一份最小的 SKILL.md 开始,把重复工作的触发条件、步骤和完成标准写清楚。任务变复杂后,再拆参考资料、接脚本与外部工具,用真实请求评测,并补上企业使用需要的权限、版本和责任。

从一份文件到长期资料空间,逐步认识 iMA、飞书、Obsidian、LLM Wiki 和 RAG 的用途。企业场景再补检索评测、数据分级、权限、维护与安全边界,根据眼前的问题选择需要做到哪一层。

用真实项目理解 Git 与 GitHub 的分工,练习提交、分支、冲突、远程同步和 PR 协作。再读懂 README 与许可证,检查 AI 修改、处理常见报错,让项目留下可回看、可审查的版本记录。

以自动经营日报为例,解释 Agent 的两道交付要求:权限管理限制它能做什么,证据门禁限制哪些结果可以进入报告。再用知识库和客服场景,讲清凭据、来源与检查规则怎样共同约束执行。

结合文档、源码和本地实测,拆解 DeepSeek Harness 的文件操作、执行验证、权限拦截与会话轨迹。作者看重底层架构,也指出当时版本的使用限制和企业落地还需补上的工作。

程序员转向 FDE,技术能力还要接上客户沟通、表达与商务协作。用具体场景练习把技术讲成对方能判断的方案,问清条件、推进共同投入的下一步,再把承诺落实为可交付的结果。

从深圳一次 FDE 路演中的提问出发,讨论 FDE 是岗位还是组织能力,销售、工程和 Agent 应怎样配合。围绕企业现场的数据、业务与责任,梳理程序员转型和企业使用 FDE 时要面对的现实问题。

围绕第一个客户,讲清怎样找到正在付出成本的真实问题、判断客户准备度,并组织第一次沟通。让客户演示最近的任务,用 AI 预演表达,谈出双方愿意投入的下一步,再留下一页能修改的结论。

把 FDE 的能力放进一条交付链:找客户、问清流程、形成方案、治理知识、搭建 RAG 与 Agent,再作部署和验收取舍。培训、维护、交接与方法沉淀也要跟上,让客户能够继续使用系统。

模型会过期,工具会更换,但你的代码、对话、项目经验和判断会继续复利。知识库的价值,是让 AI 可以不断重用这些真实积累。

从 Harness 到 Loop,再到递归自我提升。AI 不只完成任务,还开始诊断弱点、制造训练材料、验证结果并改进下一轮系统。

模型层越来越拥挤,企业内部的数据、流程和真实需求仍然没有被解决。这是一篇关于 Miles 为什么离开大公司、转向企业 AI 落地的文章。

AI 组织不只是给每个岗位配一个助手。真正值钱的部分,是把公司的事件、证据、判断和校准留在系统里。

人不再逐轮提示 Agent,而是设计一个会自动规划、执行、验证和修正的循环。这是 AI 工作方式从技巧走向系统的关键变化。

Agent 真正进入企业流程之前,需要明确上下文、权限、验收标准和失败边界。Harness 就是把这些规则装进运行环境。

用一套直观的农场分工类比,说清主 Agent、子 Agent、Skills、MCP 和 Tools 在一个完整 AI 系统中分别负责什么。

公网 AI 知道很多,却看不到企业内部最关键的文档、数据库和业务记录。不同数据需要用知识库、MCP 与搜索分别接入。

从头脑风暴、写计划、子代理执行到测试验收,Superpowers 将软件工程中最重要的工作方法写成了 AI 可执行的 Skills。

从文件组织、知识提取到关联检索,搭建一个属于自己、可以被 AI 持续使用和更新的第二大脑。

Deep Research 是理解 Agent 的一个完整样本:如何拆任务、让多个 Agent 协作、传递上下文,并将研究结果收束为一份可验证的报告。

从文档切分、Embedding 和向量库选择,一直讲到查询改写、混合检索、权限与评估,完整解释企业级 RAG 为什么不是把文档上传就结束。
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