现在校招简历人人都想沾一点 AI，但大部分同学都陷入一个误区：没做过 AI 模型项目，就在自我评价硬写“精通大模型、熟悉深度学习”，夸张到业务熟练的HR都能一眼看出造假，然后技术面的面试官一问就GG。结合平时简历投递习惯：项目真实用到 AI 才写项目，没做 AI 项目绝不硬吹；AI 能力放在技能+自我评价，低调务实、有依据、不浮夸。技能栏是最安全稳妥的写法，不用夸大 AI 水平，而是写明熟练使用 AI 编程工具，掌握基础提示词用法，能够利用 AI 辅助编码、梳理逻辑、排查问题和整理文档，同时了解大模型基础应用逻辑，具备 AI 辅助开发的思维。项目经历严格遵循真实原则，只有实际接入过大模型 A...

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

吓哭了，明天被面试塞满了

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...