打开GitHub搜“AI应用”，跳出来的结果是不是都差不多？又一个RAG知识库问答 📚又一个ChatGPT套壳网站 💬又一个LangChain文档加载器 🔧代码换了个写法，README换了个排版，但内核一模一样。更扎心的是：你跟着教程吭哧吭哧做出来的东西，和另外100个求职者简历上写的，几乎没有区别。面试官看多了，审美疲劳 😮‍💨 你也知道这项目拿不出手，但不知道该做什么、能做什么。🤔 为什么市面上的项目都“长一个样”？因为教程教的，都是“标准答案”。教程教你搭RAG → 大家都用LangChain + Chroma + OpenAI教程教你做Agent → 大家都用ReAct模式...

可能是我见识太少了

第一个是本地知识库问答。把自己的笔记、PDF、文档喂给模型，做一个能检索能问答的系统。技术栈就是LangChain加向量数据库，难度不高但涉及RAG全流程，面试官最爱问这个，你踩过坑就能聊很久。第二个是Agent自动化工具。找一个你自己真实的重复性工作，让AI帮你自动完成。比如自动抓招聘信息整理成表格、自动总结每天的技术新闻发到邮件。场景越真实越好，面试时说这个工具我自己每天在用比任何包装都有说服力。第三个是模型微调。找一个垂直领域的开源数据集，拿Llama或者Qwen跑一次LoRA微调。不需要效果多好，重要的是你走通了训练评估部署全流程，这个经历很少人有，写进简历直接拉开差距。这三个项目有个...