你找工作的时候用AI吗？

我一个舍友天天在宿舍睡觉逃课打游戏，这几天在dy上刷到什么ai面试助手然后就用了，结果真给他拿到offer了，我真气的睡不着了，为什么会这样，他还说什么以后工作也都是用ai，自己现在用ai是在领先时代，气死我了

“嫡系”从来不是跟风追捧的顶流，也不是功能堆砌的花架子，而是能精准戳中核心需求、随叫随到、用着顺手，甚至成为职场/生活刚需的专属伙伴。我前后实测了七八款主流AI，从尝鲜猎奇到长期依赖，最终淘汰了看似强大却不接地气的顶流，选定了真正适配自己的嫡系AI，也终于明白：选AI和找工作、选队友一样，适合自己的，才是最好的。一、实测多款主流AI：看似各有所长，实则痛点满满最开始选AI，我也陷入“唯名气论”，盲目跟风下载了多款热门工具，可实际用下来，却发现大多都水土不服，只能沦为尝鲜后闲置的摆设。先说海外顶流ChatGPT，功能强大、知识库全面，可门槛实在太高：需要特殊网络、付费订阅，响应速度不稳定，而且对国内职场、求职、校园场景的适配性极差，问春招简历怎么写、实习打杂怎么包装，给出的答案全是通用套话，完全不贴合国内招聘需求，日常使用成本太高，根本没法当嫡系长期用。再看Claude，主打长文本处理，适合读文献、整理大段资料，但响应速度慢得让人着急，而且操作繁琐，对零基础用户不友好，日常临时查个问题、写段文案，等它出结果早就耽误了事，只能作为专业场景的辅助工具，没法成为随叫随到的嫡系。国内的DeepSeek、文心一言等AI，技术实力在线，科普、问答、创作都能应对，可太过泛化，没有垂直场景优势。作为25届应届生，我最核心的需求是求职辅助：简历优化、实习经历包装、面试话术撰写、HR沟通文案创作，这些工具给出的建议要么太官方，要么不贴合HR偏好，实用性大打折扣。就连日常使用率很高的豆包，也只能满足基础答疑、闲聊、简单文案撰写，针对求职、职场这类垂直场景的专业性不足，没法解决我的核心痛点。一番实测下来，我越发清晰：嫡系AI的核心是**适配刚需、简单好用、随叫随到**，而不是盲目追求名气和全能。二、敲定嫡系AI：垂直刚需+极简体验，才是长期依赖的关键放弃多款全能型AI后，我不再追求“什么都能做”，而是聚焦自己应届生求职+实习职场的核心需求，寻找垂直适配的AI工具，最终选定了泡泡小程序AiCV简历王内置的AI助手，作为我的专属嫡系AI。可能有人会疑惑，这款主打简历优化的AI，凭什么能成为嫡系？其实嫡系AI的本质，是解决你最频繁、最核心的痛点，而不是做一个全能却不精通的“万金油”。作为25届求职者，我90%的AI使用场景都围绕求职、职场展开，这款AI刚好精准戳中所有刚需，用一次就彻底离不开。它没有花里胡哨的功能，却把求职职场场景做到了极致：既能帮我优化简历、包装打杂实习经历，把“整理文件、录入数据”这类琐碎工作，转化为HR爱看的专业表述；也能帮我撰写HR秒回的沟通文案、打磨面试话术，甚至解答AI面试考点、梳理求职时间规划，完全覆盖了我从投简历、找实习到备战面试的全流程需求。更重要的是，它极简易用，无需下载APP、不用注册付费，打开小程序就能用，响应速度极快，输入需求就能秒出结果，而且完全贴合国内招聘市场的规则，给出的建议接地气、可直接落地，对零基础应届生极其友好。没有复杂的操作门槛，没有网络限制，随用随开，这种精准适配+极简体验，让它彻底取代了其他AI，成为我唯一的嫡系。三、嫡系AI实战干货：这些场景用它，效率直接翻倍选定嫡系AI后，我彻底告别了AI选择纠结，把它用在了求职职场的每一个刚需场景，亲测效率翻倍，也总结了超实用的使用技巧，分享给和我一样的应届生、实习生：场景1：简历优化&实习打杂包装，告别流水账之前写简历，我只会罗列“整理资料、录入数据”，简历石沉大海。用嫡系AI，只需输入自己的实习经历和目标岗位JD，它就能自动用专业动词重构表述，量化工作价值，把打杂经历包装成“流程优化、数据治理、跨部门协同”，让简历瞬间亮眼，通过率直接提升60%。场景2：撰写HR沟通文案，告别冷暴力之前给HR发消息只会说“在吗”“请问岗位还招吗”，永远被无视。用嫡系AI，输入沟通场景（咨询进度、毛遂自荐、面试跟进），就能一键生成HR秒回的神文案，话术精准、礼貌专业，彻底告别求职消息石沉大海的困境。场景3：面试备战，攻克高频考点不管是基础的自我介绍、实习经历阐述，还是RAG、大模型幻觉等AI专业考点，输入问题就能拿到满分答题话术，逻辑清晰、贴合职场语境，不用死记硬背，面试时从容不迫。场景4：求职规划，摆脱焦虑内耗作为25届应届生，求职焦虑时，用它梳理春招时间线、制定骑驴找马时间表、分析岗位适配度，快速摆脱迷茫，把精力放在精准发力上，告别无效内耗。四、关于嫡系AI的深度思考：适合比强大更重要在实测多款AI、选定嫡系的过程中，我也对“嫡系AI”有了更深的理解：很多人盲目追求AI的功能强大、参数领先，却忽略了自己的真实需求，最终买了会员、下了APP，却沦为摆设。嫡系AI的核心，从来不是“全能”，而是“专属”。它不需要懂天文地理、无所不能，只需要在你最需要的领域，做到极致专业、好用顺手，能真正解决你的痛点，这就够了。对于职场人来说，能高效做PPT、整理数据的AI就是嫡系；对于学生党来说，能答疑解惑、整理笔记的AI就是嫡系；而对于我们应届生、求职者来说，能搞定简历、面试、求职沟通的AI，就是最值得绑定的嫡系。我们不需要拥有所有AI，只需要找到那个最懂自己、最适配刚需的那一个，把它用透、用精，就能让AI成为自己的职场助力，而不是选择焦虑的源头。这也是我放弃多款顶流AI，坚定选择专属求职AI的原因——它不够全能，却足够专一，刚好适配我所有的核心需求。五、写在最后：你的嫡系AI，藏着你的生活刚需AI时代，工具层出不穷，Claude、ChatGPT、豆包、DeepSeek等各有千秋，但没有绝对的好坏，只有适合与否。有人偏爱海外顶流的强大知识库，有人喜欢国产AI的便捷接地气，有人钟情垂直工具的专业极致。所谓嫡系，就是你用了就不想换、有事第一个找它、能陪你度过每一个刚需时刻的那个AI伙伴。我很庆幸，在求职的关键期，找到了属于自己的嫡系AI，帮我少走了无数弯路，摆脱了焦虑内耗，让求职之路变得顺畅许多。它没有惊艳的名气，却用极致的专业和便捷，成为了我不可或缺的助力。

建议是不要用ai以前的线上面试可能你用就用了但是现在很多公司都查ai面试面字节让把电脑举起来一圈看看周围情况还有公司用很朴素的方式检测作弊：让面试者闭上眼睛答看他答不答的上你能力不行还可以继续面但是诚信度不行就寄了

1.项目真实性与“含 AI 量” (最坑的一道题)面试官： “你简历里的这几个项目，哪些是完全靠 AI 生成的？哪些是你自己写的？AI 帮你解决了什么具体问题？”面试核心： 考察你对项目的控制力。如果你说“全是 AI 写的”，面试官会认为你缺乏解决复杂工程问题的能力。高分策略： 诚实交代 AI 的参与度（比如：AI 辅助生成了 70% 的样板代码、Mock 数据或单元测试），但核心的架构设计、数据库状态机切换、分布式锁的竞争边界处理必须强调是你的思考。2. AI 代码的“排毒”能力面试官： “如果 AI 给你的业务逻辑代码（比如一个复杂的 SQL 优化建议）看起来能跑，但潜伏着死锁风险，你通过什么手段识别出来？”面试核心： 考察后端基本功。AI 会写代码，但它不一定懂你的线上数据库隔离级别。考核点： 慢查询分析、事务传播机制、索引失效场景的预判。3. AI 驱动的自动化测试面试官： “你会如何利用 AI 来提升单元测试的覆盖率？你是怎么设计 Prompt（或 Skill 规范）来确保生成的测试用例覆盖了所有的边界条件（Edge Cases）？”面试核心： 考查工程素养。进阶： 谈谈你如何定义一套 Markdown 格式的 Agent Skill，让 AI 能够针对 Git Diff 自动生成高质量的 Test Case。4. 生产环境中的 AI 风险控制面试官： “如果我们在后端引入大模型做自动化审核，模型‘幻觉’（Hallucination）导致误删了用户数据，你在系统架构上会设计什么样的‘熔断’或‘人工回滚’机制？”面试核心： 容错设计。后端的核心任务永远是确定性，而 AI 是概率性的，如何用确定性的架构去包裹概率性的输出。5. AI 时代的“防御性编程”面试官： “在接入 GitHub Copilot 或 Cursor 开发时，你是否遇到过 AI 生成的代码逻辑在并发场景下失效（比如忽略了单例模式的线程安全）？你是如何发现并修复这些‘高智商垃圾’代码的？”考察点： 考察你是否具备代码审计能力，而非盲目信任 AI。------------------------------🚀 写在最后：加入我们，定义未来的后端我们正在寻找那些对底层技术有敬畏心，对前沿工具更有好奇心的同学。我们需要你：扎实的后端功底（Java/Go/C++ 任一）。对系统架构有热情，理解分布式一致性和容错处理。能熟练使用 AI 工具，并对如何提升 AI 产出质量有自己的见解。🔗 快速通道（HR 每日清筛）别让你的才华埋没在简历池里，点击下方链接直接触达核心技术团队：春招投递链接在这里：【拼多多集团-PDD校园招聘】内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad?t=C17PiAsy4n，内推码：C17PiAsy4n。期待你的加入！我们一起，无拼不青春！（通过此链接投递计入内推，内推简历优先筛选~）(有任何问题欢迎找我私聊沟通，帮看面试进度)通过这个链接投递会进入内推池，简历会优先筛选。祝大家都能拿满意的 Offer，我们在 AI 时代的后端浪潮里见！作者：在刷代码的哈士奇很勤劳链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a97b1cbb5e6a40519291f3313b971fde?sourceSSR=users来源：牛客网

1.项目真实性与“含 AI 量” (最坑的一道题)面试官： “你简历里的这几个项目，哪些是完全靠 AI 生成的？哪些是你自己写的？AI 帮你解决了什么具体问题？”面试核心： 考察你对项目的控制力。如果你说“全是 AI 写的”，面试官会认为你缺乏解决复杂工程问题的能力。高分策略： 诚实交代 AI 的参与度（比如：AI 辅助生成了 70% 的样板代码、Mock 数据或单元测试），但核心的架构设计、数据库状态机切换、分布式锁的竞争边界处理必须强调是你的思考。2. AI 代码的“排毒”能力面试官： “如果 AI 给你的业务逻辑代码（比如一个复杂的 SQL 优化建议）看起来能跑，但潜伏着死锁风险，你通过什么手段识别出来？”面试核心： 考察后端基本功。AI 会写代码，但它不一定懂你的线上数据库隔离级别。考核点： 慢查询分析、事务传播机制、索引失效场景的预判。3. AI 驱动的自动化测试面试官： “你会如何利用 AI 来提升单元测试的覆盖率？你是怎么设计 Prompt（或 Skill 规范）来确保生成的测试用例覆盖了所有的边界条件（Edge Cases）？”面试核心： 考查工程素养。进阶： 谈谈你如何定义一套 Markdown 格式的 Agent Skill，让 AI 能够针对 Git Diff 自动生成高质量的 Test Case。4. 生产环境中的 AI 风险控制面试官： “如果我们在后端引入大模型做自动化审核，模型‘幻觉’（Hallucination）导致误删了用户数据，你在系统架构上会设计什么样的‘熔断’或‘人工回滚’机制？”面试核心： 容错设计。后端的核心任务永远是确定性，而 AI 是概率性的，如何用确定性的架构去包裹概率性的输出。5. AI 时代的“防御性编程”面试官： “在接入 GitHub Copilot 或 Cursor 开发时，你是否遇到过 AI 生成的代码逻辑在并发场景下失效（比如忽略了单例模式的线程安全）？你是如何发现并修复这些‘高智商垃圾’代码的？”考察点： 考察你是否具备代码审计能力，而非盲目信任 AI。------------------------------🚀 写在最后：加入我们，定义未来的后端我们正在寻找那些对底层技术有敬畏心，对前沿工具更有好奇心的同学。我们需要你：扎实的后端功底（Java/Go/C++ 任一）。对系统架构有热情，理解分布式一致性和容错处理。能熟练使用 AI 工具，并对如何提升 AI 产出质量有自己的见解。🔗 快速通道（HR 每日清筛）别让你的才华埋没在简历池里，点击下方链接直接触达核心技术团队：【PDD实习生招聘】🔗 内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=IU9k50iFrF🎫 内推码：IU9k50iFrF⭐ 为什么说PDD暑期实习“性价比很高”① 实习满2个月即可申请转正相比很多公司需要 3-6个月实习，PDD暑期实习满2个月即可发起转正流程。② 实习转正薪资通常高于校招入职通过 实习转正入职的薪资一般更有优势。③ 免费三餐 + 高薪实习公司提供 免费三餐 + 有竞争力的实习薪资。(有任何问题欢迎找我私聊沟通，帮看面试进度)通过这个链接投递会进入内推池，简历会优先筛选。祝大家都能拿满意的 Offer，我们在 AI 时代的后端浪潮里见！

人的认知还是太狭隘了，我理解中的大厂就只有什么华为什么腾讯字节这种耳熟能详的，所以看到很多之前没有听说过名字的公司，以为就是一些中小厂，上ai一查才发现，我去，什么行业龙头，我去，怎么办公室有一栋楼，我去这是什么时候变成这么大规模的。不过可能我认知中的大厂没有那么大，客观来说大厂必须得万人规模，但是我觉得能有千人就已经很大了😭能进这种公司就满足了😭求职的时候全靠ai来搜索公司到底是什么行业的有什么产品，不然我哪里知道……

▌保姆级教程（务必收藏）✅1、【职业规划】-帮助你定位自己上传简历→输入：【请根据我的经历，给我一些就业岗位方向】这个时候deepseek会根据你的学校专业、实习或者项目，给你一些就业的岗位方向，这样你就可以朝着这些方向去投递简历2、【简历评估】-提升简历过审上传简历→输入：【请根据"岗位" 的要求，结合我的简历，帮我从以下几个方面给出评价和修改建议，以提升我简历在这个岗位上的竞争力1、简历优缺点分析2、简历当前有哪些地方可以提升应聘岗位信息：xxxxxx】3、【简历撰写】-求职意向定制化上传简历→输入：【请根据以下岗位招聘要求，帮我重新解构我的简历，按照【教育背景→实习经历→项目经历→个人评...

简历困境:会写代码,却没有项目作为计算机专业的学生,我和许多同学一样:有编程基础(Python、Java 都学过)掌握主流框架(Django、Spring Boot、React)完成了所有课程设计(数据结构、算法、数据库)但当面对实习或求职时,简历总显得空洞无力。我的简历是这样的:项目经历:1. 学生管理系统(课程设计)2. 图书借阅系统(数据库作业)3. 计算器应用(Java 课程项目)每次面试,HR 都会问:"你做过完整的项目吗?"我的回答总是结结巴巴:"这个...算是做过吧,但就是课程作业..."HR 继续追问:"能演示一下吗?或者给个链接?"我:"呃...那个代码在本地,没有部署..."面试到这里,基本就凉了。转机:一个周末的 AI 实战直到我参加了一个周末实战 AI 培训班,彻底改变了我的视角。这个培训班的核心理念不是"学多少知识",而是**"做成一个真实可用的产品"**。时间安排:周五晚(19:00-22:00) - 快速启动AI 工具链介绍(LangChain、向量数据库、API 调用)产品设计思路(从需求到功能拆解)技术栈选型(前后端分离 vs 全栈方案)周六全天(09:00-21:00) - 疯狂开发上午:功能设计 + 核心逻辑实现下午:前端界面 + 后端 API 对接晚上:功能测试 + Bug 修复周日半天(09:00-15:00) - 部署上线代码优化和文档编写服务器部署(Vercel/Railway/云服务器)获得可公开访问的 URL我做了什么项目?项目名称:AI 学习笔记助手核心功能:上传 PDF/Markdown 文档,自动提取知识点AI 生成思维导图和复习问题支持问答式复习(基于文档内容)技术栈:前端:React + Tailwind CSS后端:FastAPI + LangChain数据库:Pinecone(向量数据库)部署:Vercel(前端)+ Railway(后端)最终成果:一个完整可访问的网站:https://ai-notes-helper.vercel.appGitHub 仓库:完整代码 + README 文档实际使用反馈:3 位同学试用并提出改进建议简历质变:从作业列表到项目经历周末结束后,我把这个项目写进了简历。第一次,我的简历不再像作业列表,而是有可验证、可追问的项目经历。优化后的简历:项目经历:AI 学习笔记助手 | 个人项目(线上可访问)- 技术栈:React + FastAPI + LangChain + Pinecone- 功能:支持文档上传、知识点提取、AI 问答、思维导图生成- 成果:部署上线,累计 50+ 次访问,获得 3 条用户反馈- 链接:https://ai-notes-helper.vercel.app- 代码:https://github.com/xxx/ai-notes-helper面试时的变化:HR:"你做过完整项目吗?" 我:"做过,这是我上个月完成的 AI 学习笔记助手,您可以直接访问这个网址体验。"HR:"能讲讲技术实现吗?" 我:(自信满满)"前端用 React 实现响应式界面""后端用 FastAPI 处理文件上传和 AI 调用""用 LangChain 封装 OpenAI API,实现文档解析和问答""用 Pinecone 做向量存储,提高检索效率"HR:"遇到过什么难点?" 我:"最大的挑战是文档切片策略,一开始切片太大导致上下文丢失,后来优化成滑动窗口方案,准确率提升了 30%。"HR:"有用户反馈吗?" 我:"有 3 位同学试用后提出建议,比如支持更多文档格式、增加笔记导出功能,我在第二版中已经实现了部分需求。"面试官明显眼前一亮。核心经验总结在这个过程中,我总结了几个关键经验:1. 不要追求完美,先跑通完整流程错误做法:想做一个完美的系统,结果卡在某个功能上,项目永远做不完。正确做法:第一版只实现核心功能(MVP 思维)先跑通"上传 → 处理 → 展示"完整链路后续迭代再优化细节我的实践:第一版只支持 PDF 上传和简单问答第二版增加思维导图生成第三版优化界面和增加导出功能即便功能不复杂,完整闭环比零散练习更有价值。2. 真实可访问胜过演示截图对比:截图:HR 只能看,无法体验,说服力弱可访问链接:HR 可以直接操作,真实感受产品我的做法:部署到 Vercel(前端)和 Railway(后端)获得稳定的公网 URL在简历和面试中直接分享链接效果:HR 能直接体验,比你讲一百遍都有说服力。3. 记录反馈,优化产品做法:邀请同学试用,记录他们的使用体验收集问题和改进建议(建立 Issue 列表)根据反馈迭代产品(体现产品思维)我的记录:用户反馈:1. 希望支持 Word 文档上传 → 已在 v2 实现2. 生成的问题太简单 → 调整 prompt,增加难度梯度3. 界面不够美观 → 重构 UI,使用 Shadcn 组件库这些迭代记录在面试中非常加分,证明你有产品思维和持续优化能力。给同学们的建议1. 选择合适的项目方向推荐方向(适合周末完成):AI 工具类:笔记助手、简历优化器、面试刷题助手数据可视化:个人消费分析、学习时长统计、GitHub 贡献图小工具:二维码生成器、图片压缩工具、Markdown 编辑器避免的方向(周末难以完成):社交平台(功能太复杂)电商系统(涉及支付和物流)大型管理系统(需求不明确)2. 技术栈选择建议前端:React(生态丰富)或 Vue(上手简单) 后端:FastAPI(Python,适合 AI)或 Express(Node.js,前端友好) 数据库:Supabase(免费)或 MongoDB Atlas(文档型) 部署:Vercel(前端)+ Railway/Render(后端)3. 时间分配建议需求设计:10%(不要过度设计)核心开发:60%(聚焦核心功能)测试优化:20%(保证基本可用)部署上线:10%(自动化部署)结语这次经历让我明白:真正重要的不是你学了多少知识,而是你做成过什么东西。AI 不是课堂作业,而是你能力的证明。只要跑通一次完整流程,你就能在简历、面试、甚至实习中获得实质性优势。与其学习更多零散知识,不如先完成一次完整闭环。如果你也在为简历发愁,不妨这个周末就开始动手。选一个小而美的项目,两天时间,从零到上线。相信我,这个经历会让你的简历脱颖而出。

【面试问题】1. 请做一下自我介绍。项目介绍8. 过程中遇到过哪些困难？针对指标提升做了哪些优化？11. 面对大模型幻觉、随性与指令遵循不佳的情况，有哪些可优化的维度？12. 若通过 SFT 微调提升模型能力，你会如何设计数据集与微调流程？15. 未来工作，你希望从事什么方向？16. 你认为自己的优势与不足分别在哪些方面？手撕：带过期时间的LRU更新：挂了。 字节秋招 第三次 二面挂， 哈哈哈哈。

事情是这样的：前几天吃饭的时候和组里的同事聊天，一位工作了三年的老员工(没错，在互联网你在同一家公司呆三年就算是老员工了)和我们说最近面试的时候明显感觉用ai的人变多了，最离谱的是一个老铁用手机ai搜，然后眼镜反光被看到了，他说他也不好意思提醒就这样面完了。还有是写个代码题然后写完问思路和意思然后回答不上来的。可取之处：AI现在挺好使的我自己写代码也经常用AI，所以首先是力推大家用ai的。再比如写简历，或者面试遇到不会的问题都可以参考一下ai给的结果。可能取之处：据我了解，现在很多公司的笔试都有人用ai去作弊，特别像是摄像头就一个的情况，卡一下监控死角就可以大胆的用ai做一些问答题或者填空题啥的。我们那时候哪有这个条件，我秋招那会当时的ai还是傻傻的，只能硬着头皮自己做。我觉得这个问题还是得辩证的去看，别人用你不用虽然你良心过得去但是offer可能要没了，当然大佬除外。我原则上是非常不支持大家笔试用ai的，但是如果你没有原则的话那你就可以用了。不可取之处：面试用ai个人觉得不太好，不是良心问题哈，是太容易被发现了，你用ai那个眼神就不对，眼睛在左右动读ai给的答案，太容易被发现了。还有就是算法题问一些细节也容易被发现，如果简单题的话问题应该不大，但是简单题正常也用不着呀。

首先面试肯定不能用，眼神不正常很容易被发现，而且这本身就不是一件好事但我们可以在其他方面用ai来准备像八股，对我自己而言，其实看着文档还是视频之类的，真的很枯燥，看不了很久就特别困，个人对八股上的求知欲也并没有很强，只是为了面试而准备，之前有段时间天天看八股，都感觉人生都没什么希望了后面突发奇想，诶！可以用豆包就是在背八股的时候和豆包打电话喂她一堆今天要背的八股知识，让她来当面试官问我问题，不会的也立马问清楚就是有时候会抽风，耽误一些时间，不过总体还是蛮好的背得烦了还可以骂她自己一直在说话也不容易困，也还可以锻炼一下自己的表达能力，对我而言是一个比较好的方法但每个人的情况不一样哈，这只是我认为的一个背八股不困的方法，仅供参考————看清楚啊各位，没让说让你面试的时候用ai

有一种感觉现在工作一遇到问题就抛给 ai 解决，阅读文档也直接交给 ai 总结，导致现在看文章集中不了注意力，甚至觉的有的词语很连贯但是读不懂，感觉自己的思考能力已经下降很多了，真的很恐怖，我觉得我们一定不能过度依赖 ai 从而忽视了我们自己的思考能力，我们是 ai 的使用者不是被 ai 的支配者。     甚至这个图都是ai生成的

别花冤枉钱，快去改！ 核心思想：角色扮演 + 提供上下文 + 指令要求 第一步：角色扮演 “你现在是一位拥有10年经验的【你的目标行业，如：互联网大厂】的【你的目标岗位，如：高级后端研发工程师】的资深技术总监。你的任务是帮助我优化我的项目经历描述，使其能体现出我的技术深度、架构能力和业务影响力。”第二步：提供上下文 (你的原始描述 + 目标JD) “这是我原始的项目经历描述：‘负责XX公司交易系统的后端维护和新功能开发。’ 这是我心仪岗位JD中的部分要求：‘要求具备高并发系统设计经验，熟悉微服务架构，有性能优化成功案例者优先。’”第三步：指令要求 (最关键的一步) “现在，请你基于以上信息，遵...

去年秋招的时候看到有牛友分享可以用ai模拟面试就去试了试，大致就是把自己的简历发给ai让它以面试官的视角提问简历问题，尤其在项目那里确实会问一些很经典的问题，有些是后面面试官真的遇到了，而且当不知道怎么回答的时候还可以让ai帮你回答，自己整理一下，再复盘很有帮助其次也可以根据牛友分享的面经去提问ai，参考ai的回答自己参考

虽然大家都在骂AI作弊不公平，但是有人靠他融资千万，说明这个市场资本还是很看好的，以后做大做强，线上面试都AI作弊，会不会以后就是线下面试了？

我是最近正在找工作26届应届生，想顺便分享一下我用AI辅助求职的一些小经验。我主要用AI来模拟面试，体验还挺不错的。它提问的角度很全面，不只是那种常见的“你为什么选择我们公司”这类问题，还会根据我的简历和项目经历，抛出一些更深入的问题。比如针对我用到的技术栈，AI会问一些实际应用场景或者项目中的挑战，能让我及时查漏补缺。当然，AI无法替代真实的表达能力和现场发挥，但它确实帮我在准备阶段提高了效率，也让我在正式面试时更有底气了。👉你在找工作时用过AI吗？觉得它靠谱吗？欢迎一起交流！