从Claude发布了最新的Opus4.6模型之后，我就开始把搜索推荐场景的策略PRD交给Claude来写了。给它喂了业务背景、用户画像、现有策略逻辑、几组AB实验数据，让它输出一版完整的PRD。结果出来我看了半天，说实话，打个70分不过分。框架完整，数据引用准确，甚至连实验分组逻辑和新用户的兜底方案都写得有模有样。这个质量，比8年前刚转策略方向时的我写得好，更比现在的校招生写的好太多了。那天晚上我躺在床上想了很久。不是焦虑那种想，是认真地在盘，我这么多年积累的东西，到底哪些有护城河，哪些其实只是熟练度？下面是我自己的思考，和大家分享一下。先说能被替代的部分我觉得，AI能替代策略PM大概80%的...

我要找工作我求求了

研发卷，10道选择题 + 3道编程题，选择题基本上都是AI/大模型相关：RAG、大模型等等，最近做笔试基本上都是AI相关的了， 大家还是提前多刷刷AI的知识吧 编程题： T1. 风不吹雨 操作 1 是把  变成 ，最多用  次；操作 2 是减 ，最多用  次。每个位置每种操作最多做一次，两种可以同时做，求最小元素和。 一个比较显然的结论：如果同时做两种操作，先除后减一定不差于先减后除（因为除法会把减掉的量也砍半）。所以同时做两种操作的减少量就是 ，其中 。 然后注意到操作 2 对每个元素的减少量都是 ，跟选哪个元素无关。所以操作 2 直接贡献  的减少量。操作 1 的减少量取决于选哪些元素，贪...