陌陌社交产品实习一面（含面经思路）

我是做新媒体运营的，三年经验，月薪10k。主要工作是写公众号文章、策划活动、做数据分析。自从这几年公司开始大力推行AI后，岗位明显少了。因为也确实不需要这么多人了。老板为了省钱，很多文章都让兼职去写，兼职也是用AI写……质量可以说是参差不齐。上个月开会,老板说现在AI这么发达，大家要提升不可替代性。不知道是不是暗示裁员。最诡异的是有个同事每天给老板发三条工作进展，内容全是AI生成的，但就是显得很积极，结果这个月他还升了成我们组组长了。

作为刚毕业的运营，日常用AI做内容、写脚本、处理数据时，被幻觉问题坑过好多次——凭空编数据、造来源、逻辑自相矛盾，返工超磨人。试了不少方法，终于摸出些能有效减少幻觉的实操技巧，分享给同频的小伙伴，亲测有用不鸡肋～✅ 注入精准指令+限定规则，从源头定框架不会只说“写一篇XX文案”，而是明确加“所有信息需有依据，禁止编造数据/来源”“仅基于已知信息作答，未知内容标注‘无相关信息’”，甚至限定格式和核心要点，让AI没有瞎发挥的空间。✅ 注入具体参考资料，让AI有据可依不管是做行业分析还是写产品文案，都会把官方数据、品牌资料、权威报告等粘贴给AI，标注“基于以下资料创作，严格贴合内容，不额外延伸”，尤其涉及数据、专业术语时，参考资料越具体，幻觉概率越低。✅ 注入清晰的约束条件，圈定作答范围比如写运营方案时，会明确“仅围绕XX平台、XX用户群体展开，不涉及其他平台/群体”；查行业信息时，限定“仅参考2025-2026年最新数据，不使用过期信息”，避免AI跨范围脑补。✅ 注入分步提问的逻辑，拆解复杂需求不会让AI一步完成复杂任务，而是拆分步骤：先让它梳理核心信息，再让它基于梳理结果做分析，最后再生成方案，每一步都基于上一步的结果约束，既减少幻觉，也能让输出更贴合需求。✅ 注入反向验证指令，让AI自查自纠完成生成后，会追加一句“核对以上内容是否有编造/矛盾/无依据的信息，逐一标注并修正”，相当于让AI先自查一遍，再人工复核，双重把关能筛掉大部分低级幻觉。其实AI的幻觉，大多是因为指令模糊、无参考依据、需求太复杂导致的。与其事后返工，不如事前把“规矩”立好，给AI注入清晰的指令、靠谱的参考、明确的约束，让它只能在设定的框架内作答。当然，最后一步永远是人工复核，尤其是涉及数据、专业内容、正式文案时，AI再靠谱，也抵不过自己逐字核对一遍，这才是杜绝幻觉的最后一道防线。

作为刚毕业的运营岗新人，日常会接触简单代码编写、小工具开发、数据脚本调试等基础工作，试了几款AI Coding工具后，发现选对了能大幅降低上手难度、提升基础工作效率，分享下真实使用感受，不吹不黑，纯新手实操参考。日常写基础数据脚本、补全简单代码语法，我主要用GitHub Copilot，它深度集成VSCode，敲几句注释就能自动补全代码，主流编程语言都能适配，对我这种非专业开发的运营来说，不用死记硬背语法，上手超轻松。但它的问题也很明显，生成的代码偶尔有逻辑疏漏，对小众工具的代码支持较弱，而且复杂业务逻辑的理解度一般，所有生成代码都需要自己核对校验，不能直接用。偶尔需要调试稍复杂的数据分析代码、解析技术文档时，会用DeepSeek，它的代码推理和长文本解析能力更稳，对运营相关的数据分析脚本适配性还不错，而且支持本地部署，处理带敏感数据的脚本时更放心。但新手门槛稍高，界面功能入口比较隐蔽，本地部署也需要简单的配置，初期上手得花点时间摸索。涉及科研类数据报告结合简单代码开发时，会用智谱AI，它能兼顾文献问答和基础代码生成，遇到“数据统计+专业分析”结合的问题时，比单纯的代码工具更适配。美中不足的是网页版功能比较基础，高峰期响应稍慢，免费版有使用次数限制，日常轻量使用够用，复杂需求就略显吃力。作为运营岗，其实对AI Coding工具的专业要求不算高，核心需求就是降低基础编码门槛、节省重复劳动时间。实际用下来最大的感受是：不用追求专业级工具，贴合自身工作场景就好——日常基础编码用GitHub Copilot，稍复杂代码调试用DeepSeek，科研数据结合编码用智谱AI。当然也深知不能过度依赖，AI只是辅助工具，生成的代码必须自己核对逻辑、测试适配性，毕竟运营岗的代码多和数据、业务挂钩，一点疏漏都可能出问题。对新手来说，借着AI工具上手基础编码、培养简单的逻辑思维，反而也是个不错的学习方式。

1⃣️自我介绍；2⃣️询问考虑几家公司去实习的原因。3⃣️询问实习入职时间；4⃣️聊了下在校的经历，问了下关于专业的情况；5⃣️聊下实习经历?6⃣️聊下为什么这么写提示词?7⃣️聊下后续提示词是怎么做的一些优化的?8⃣️不同的版本的准确率分别是多少?9⃣️如果你们做微调大模型/调用大模型api的情况，是否有计算成本以及这么做的必要性?🔟你所在的产品团队的主要职责是什么?几个产品?大家是如何分工的?