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...

就不投

真没招了  原来是卖课的.. 把我的感动还来...

行业垂直 Agent（差异化优势，简历亮点）推荐 GitHub 项目：Hermes Agent（star 59k+）：带长期记忆的个人 Agent，支持邮件 / 日程 / 信息检索，可二次开发为行业助手。地址：https://github.com/nousresearch/hermesDify（star 12k+）：零代码 AI 工作流，快速搭建垂直 Agent（如教育答疑、电商导购），支持 API 集成。地址：https://github.com/langgenius/difypy-jrag：模块化 Agentic RAG，支持多智能体协作、流式响应，适合进阶开发行业问答 Agent。地址：...