目前大二，投了几次教培岗的运营岗，都被刷下来了，新东方两次，一次一面，一次二面，好未来2次1面没过，怎么办😅😅

最近两周学会的：了解什么是 benchmark，怎么做测评集数据。写 prompt 给模型生成的答案打分。学会了怎么排查一些基础的agent bug。看用户负反馈，先看调用链路，再看输入输出，最后怀疑人生。记录一些新思考：1️⃣ 别怕问问题首先摸清楚究竟应该做什么，哪些事情的优先级更高。如果搞不清楚可以问 mentor，了解具体情况。把一些基础的概念理清楚，后续会少犯错。可以在便签上记一下哪些业务找哪些负责人，这样协作起来会更高效。还有一个 i 人地狱的行为，就是我发现如果协作方没回消息可以直接去他座位上找他，沟通效果会更好。啊啊啊啊我虽然是 e 人，但是这种场合真的会变成 i 人。2️⃣ 建立术语词典把每天听到的新词记下来，不用追求技术深度，但要理解业务含义。比如虽然不懂搜索调用了哪些技术，但要清楚为什么这么做。最近发现一些反馈是用户觉得搜索时效性差，反推逻辑是：模型不能在每次用户提问的时候都开搜索，这样会浪费一些算力资源，所以需要在前置开个意图判断的小模型预判用户问题需不需要搜索，简单问题直接让大模型回答，只有涉及实时信息、专业知识或不确定内容时才调用昂贵的搜索功能，节省搜索成本，并且提高回答速度。后续可以记录这些 case 做优化。3️⃣写 bug 日记每遇到一个bug，不要只满足于解决，要记录下来：现象是什么、原因是什么、排查路径是什么、怎么避免的。有相似情况就不用找开发去再排查，一些简单的 case 也能自己 debug。4️⃣找到自己的价值刚开始会感觉有些无法融入，周围人说话有点像听天书。全是做技术的，做模型产品运营和功能产品运营不太一样。公司的产品就是模型，所以很多事情就是在做模型本身的优化，要学很多东西。后面也逐渐觉得，虽然文科生没有技术背景，但是也能做用户洞察，做创意策划。保持对人的好奇、对故事的敏感、对体验细节的执着，这些也是很稀缺的能力。0经验的同学可以试试先做一段普通产品运营岗慢慢转。找那种急招或者招人比较多的实习；还有一种方法是在传统业务中做一些 AI 工作，在简历里强调这段经历。

我自己是985本英专在读，从大二下学期开始接触AI，大四的时候秋招成功拿到了三家大厂的AI产品经理offer。相信大部分同学和我一样，在刚开始学习AI相关知识的时候，一直在犹豫是否要从代码开始，学c语言、学Python，陷入了似乎只有学计算机才能懂AI的困境。其实直到现在，不借助任何工具，我自己也不能成功写出超过10行代码，但我可以在几小时内利用各种AI工具vibe出一个软件产品出来。转行AI，不会写代码其实真没事，关键是你是否具备这些AI技能！工具应用层（最基础，必须会）能用AI工具完成实际任务，比如用VibeCoding工具（Cursor、ClaudeCode等）把产品idea跑通，用Gemini/Claude做信息拆解、文档撰写、竞品分析等。技术认知层（不用会做，但要听得懂）理解主流AI技术的原理和边界，比如大模型是怎么工作的、agent的底层逻辑是什么、RAG和fine-tuning的区别在哪。不需要手写代码，但要能和技术团队对话，判断一个需求技术上是否可行。产品能力层（核心竞争力）懂用户需求、会拆解产品逻辑、能写清晰的PRD，这些是传统PM能力，但在AI产品里需要叠加对AI能力边界的判断——知道哪些场景适合用AI解决，哪些不适合。行业认知层（持续积累）保持对AI行业动态的敏感度，了解主流模型、工具、竞品的最新进展。当然，在日常看到一些AI资讯的时候，少不了接触各种晦涩难懂的技术术语。我的方法就是碰到一个不懂的直接丢给gemini让他讲，直到自己看明白，一点点日积月累，就能慢慢掌握“技术”的理解。

运营简历最容易被刷的 6 个死穴：1. 只写做了什么，不写结果例：负责公众号、短视频、活动执行 → 零分2. 数据太虚/假大空例：提升曝光、增加流量、优化内容 → 等于没写3. 全是打杂描述例：整理素材、排版、回复评论、协助运营4. 没有体现“运营思维”只会执行，不会策划、复盘、增长5. 不提工具不会写 AI、剪映、数据分析、后台操作6. 和岗位不匹配投内容运营写一堆销售经历