“投了二三十份简历，连个面试通知都没有！”仔细了解才发现，问题大多出在简历上。在这个“简历不过筛，面试都摸不到门”的求职时代，一份能让HR眼前一亮的简历，绝对是打开职业机会的敲门砖。——如何在10秒内抓住注意力？好简历的“黄金标准”：快、准、狠HR平均每份简历只看8-10秒，现在有了各种AI招聘工具的介入，更要用最精准的内容，回答招聘方最关心的问题：“你能为我们做什么？” “你的过往经历能否顺利迁移到我们的岗位中” “能够创造多少利益？”一份能过关的好简历，至少要满足这5个标准：1️⃣ 结构清晰，重点一目了然简历的结构一定要清晰：个人信息、教育背景、工作/实习经历、项目经验、技能证书、自我评价...

面试官提问 - 麻烦你先做个简单的自我介绍。- 你自己写博客、公众号文章，是技术向的还是产品向的，或者是什么类型的？- 你是学软件工程/计算机相关的，也有工程和算法能力，为什么选投产品岗位呢？- 你觉得 n8n 和 Coze 在功能定位上、面向的用户群体（或用户画像）上会有什么样的区别？- 除了国内国外用户的差别，在用户的使用体现上/能力画像上，你觉得会不会也有偏向或区别？- 为什么 Coze 单独劈出了一个 Chatbot（对话机器人）模式，又单独给了一个编排工作流（Workflow）的模式？为什么要做这就两个形式？- 这两个模式分别是什么样的用户会去使用？- 你用过 Dify 吗？你觉得 Dify 和 Coze 还有什么差别吗？- 在做这个 AI Marketing 的工具中台时，这个中台会提供什么样的能力？以及这些能力互相之间是怎么串联的？- 它是像一个 AI 工具的配置平台，还是说把它集成到了一个视频剪辑的工具里面？- 在整个这套工具的实现链路上，产品经理是做的哪部分的设计？- 这个测试集你是用什么思路来构建的？如何保证测试尽量完整，以及尽量符合真实使用场景？- 评价标准是什么？比如设计几个维度，每个维度给它评分，还是怎么评？- 上线之前，比如准出我这个 AI 辅助生成视频的功能，它达没达到标准，这个怎么测？- 脚本打分是几分制？不同的分数都代表什么？- 如果十分制，你打了七分，我打了五分，可能标准不一致，这怎么办？- 大模型（多模态、生成、理解）出现后，从你自己的视角看，你觉得会产生什么样的新应用？或者有没有可能以前做得不太好的场景，现在能做好了？能举一两个例子吗？- 有没有更偏 B 端的企业想要用的东西？这种考虑过吗？- 你自己现在既然想做产品经理，自己感兴趣的方向是做什么类型的 AI 产品呢？- 在工作内容上（原型设计、数据/评测标准界定、算法策略/工作流定义、业务需求拆解），你有没有什么样的排序或者偏好？- 你现在在投的都是什么类型的企业？- 你目前的求职状态大概是什么样的？或者你心里的优先级是什么？- 你知道我们公司本身业务是什么吗？候选人提问- 内部服务的话大概是多少人？- 大概就是产品加研发大概是多少人？- 业务是更偏向于降本增效，还是增长类型？

官网：https://langchain-doc.cn/v1/python/langchain/agents.html（我写的差不多了，可以不看官网，当你焦虑的时候就去学习，虽然很神奇，但是有效）Langchain是干什么的？很简单，就是一套预设流程，里面这些东西是完备的：构建代理（快速配置model，api key，prompt）；添加记忆类，响应格式之类的，还可以添加工具出来两年和大模型属于同期产品，LLM | langchain-->衍生出langgraph等。核心组件（模块，其实大模型就那些，复杂和困难的是算法）：Models接口：文本输入；聊天接口（负责输入和输出）；embed...

最近非常努力的在找实习，基本都会投。但是都是石沉大海没有回应，已经开始怀疑是不是自己简历出了大问题。希望评论区的大佬们能看看并指正指正