一周通过 AI 开发面试的方法：把已有基础按 JD 重排一遍

1. Python、API 调用、RAG、Agent 都没碰过，硬背容易露馅
2. 只有 Demo，讲不出为啥这么设计，一追问就卡
3. 只背概念，不开口练，知道和讲出来是两回事

找 3-5 份 AI 应用开发岗，把高频词圈出来：Agent 任务拆解、工具调用、RAG 切片召回重排、Prompt 调整、幻觉排查、上下文超长、工具超时、参数错误、重试降级兜底。

每个点只准备三句话：是什么、怎么做、出问题怎么办。 别啃源码，先用大白话讲顺。

1. 一个复杂需求，怎么拆成 Agent 步骤和调用链？
2. 工具失败、超时、参数错，重试和兜底怎么设计？
3. RAG 答不准，怎么判断是切片、召回、重排还是 Prompt 问题，再怎么优化？

每道题录音，听哪里卡。 卡住就补，别骗自己。

挑最熟的一个项目，按「背景 - 目标 - 方案 - 难点 - 结果 - 复盘」讲。

• 召回差：从切片粒度、检索方式、重排模型、Prompt 约束去查
• 工具不稳：加超时、重试、降级、日志

项目不用多，一个讲透，比五六个只报功能的 Demo 强。

• 面试前搜公司业务，把项目往对方场景靠
• 不会的别编，说「这块我了解思路，但没实战，我的排查顺序是……」
• 每天 10 分钟口述复盘，把项目从头讲一遍，表达会顺很多

1. 别钻冷门知识，先抓 JD 高频要求
2. 不会别硬编，面试官追两句就清楚
3. 少焦虑式学习，多点针对性准备

一周不是把 AI 学完，而是把岗位要求、项目经历、面试表达串起来。恶心在功利，但确实有效。

这份和站上那篇 12 周上岸路线 是同一件事的两个尺度：一个是长线建设，一个是临门一脚。放在一起看，两者指向同一套东西——

12 周路线里的第 11-12 周是「高频题 + 项目话术三层（What / How / Why）+ 至少两次模拟面试」；这份 5 天计划把同样的动作压缩了：扒 JD 反推考点对应高频题，项目改成面试故事对应话术三层，录音听哪里卡对应模拟面试。

真正一致的是那句「别先学 AI，先学面试」——它和 学习优先级 里从 170 道原题反推出来的结论是同一件事：面试问的是失败路径，不是知识清单。

三句「出问题怎么办」正好对应 P0 的异常处理，三道练习题对应工具调用兜底、RAG 归因链路、任务拆解。这份计划的有效性，来自它练的就是会被问的那些题。

正文已完整转录。原帖的配图未归档：采集时会话触发了平台的安全验证，图片接口返回空，所以本篇是纯文本归档。