比如用大模型做个简单问答工具，从调用API、处理输入到输出结果，先把流程跑通。在这个过程中再去补Python、Prompt、RAG这些知识，会更有感觉。一句话：先动手做，再系统学。

让你现场讲一个Agent方案：比如做数据分析/客服，怎么拆任务、怎么规划步骤ReAct怎么用？什么时候需要规划，什么时候直接生成工具怎么接？多个工具时怎么做选择和调度任务中断或结果不对，怎么做重试、校验、纠错怎么评估一个Agent好不好用，有没有指标

没工作更焦虑，但烂工作更消耗。没工作是阶段性的难受，还能集中精力改变现状；烂工作是每天都在消耗时间和精力，还不一定有积累，时间一长更伤人。所以短期怕没工作，长期更怕烂工作。

现在入门AI，第一步不是纠结方向，而是先跑通一次完整流程。比如用大模型做个小项目：从调用API→处理数据→生成结果，哪怕很简单也行。过程中再去补Python、Prompt、RAG这些知识，会更快上手。一句话：别空想，先做一个能跑的东西。

现在Agent面试更偏“设计+实操”，常见会问：ReAct是怎么工作的？和普通prompt有什么区别给你一个任务，怎么做任务拆解和规划步骤Agent怎么调用工具？如何决定用哪个工具多步任务中断或出错，怎么做重试和纠错设计一个简单Agent（比如数据分析/客服），整体流程怎么搭核心就一句：不只是会说概念

AI能写代码、做报表、生成内容，但替代不了为结果负责的人。出了问题要拍板、要背锅、要在不确定里做决定，这些不是能力问题，是责任问题。说白了，AI能干活，但不能承担后果。

当时面完没太记录，有点记不清了，面了一面，二面, HR面和产品VP面，记得以下几个问题1.日活波动怎么分析2. 最近看的工具书，画一个脑图并介绍3. 跳出舒适圈的例子4. SQL题，还考了字符串相关5.实习分析的指标、解决的问题6. A/B test看提升频率如何排除其他因素的影响

我写代码习惯先把需求拆成小块，用结构化提示词让AI一步步输出，先搭框架再补细节；遇到bug就让它分析原因、给修复方案，多轮迭代比对答案，质量和效率都能稳住。

短期不会完全干掉初级岗位，但会让重复性、基础性的工作明显缩水。新人要尽快学会用AI辅助，提高逻辑思维和业务理解能力，把自己培养成能驾驭工具的人，而不是被工具替代

先坦诚承认，然后尝试用自己的理解拆解问题，把相关经验或解决思路聊出来。有时候顺着问题分析反问，也能展示思考能力，至少让面试官看到逻辑和学习力，而不是尴尬沉默

改掉那行“太在意别人眼光”。太多决定被外界左右，错过了自己真正想做的事。改了这一行，可能会更勇敢尝试，也少了很多后悔和纠结。

一天十几次起步，写代码、查资料、润色表达都在用，有时候连回消息都靠它打草稿，基本成了随手工具，但重要的还是自己过一遍。

我一般先把需求拆成小块，用结构化提示词让AI一步步输出，先搭骨架再补细节；出问题就让它定位+解释原因，多轮对比答案，基本能把坑踩平。

3月收获挺多，学了新工具也完成了几个小项目，成长感明显；遗憾是有些计划没按时做，但整体还算充实，为下个月定了更清晰目标。