AI PRODUCT CANDIDATE

把大模型能力转化为能被面试官看懂的产品证据。

作品集围绕 AI 产品设计、RAG、Agent 和评估方法展开，服务简历初筛和深度面试。

3核心 AI 项目

4面试追问角度

1可下载简历入口

精选项目

先放最能证明 AI 产品能力的三个项目。每个项目都要能支撑面试官继续追问。

LLM 产品设计

把岗位 JD、候选人经历和简历结构化评分结合，输出可解释的修改建议和面试追问点。

RAG 场景落地

围绕引用、权限、幻觉兜底和检索质量，设计一套面向内部员工的问答工作流。

人机协同流程

把复杂任务拆成计划、工具调用、人工确认和失败回滚，让 AI 从聊天变成可控执行。

每个案例固定回答：背景、用户、目标、方案、AI 能力边界、产品取舍、结果复盘。

把模型能力翻译成场景、指标和取舍，不停在功能清单。

能解释 RAG、Agent、提示词评估、成本、延迟和幻觉边界。

每个项目都沉淀为问题、方案、权衡、结果和复盘。

文章不追求数量，重点展示你如何判断 AI 产品是否真的值得做。