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做了3个AI Demo,为什么还是拿不到面试?

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三个AI Demo跑通却换不来面试?问题不在项目数量,而在项目里没有你的判断。本文从AI PM筛选标准出发,拆解四种无效Demo,提供八步检查清单,教你如何把项目写到简历上,让面试官看到你的产品思考与取舍能力。

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做了三个 Demo:一个 RAG,一个 Agent,再加一个低代码助手。链接能打开,流程也能跑通,简历投出去,还是没什么消息。

好多人以为是项目经验不够的问题,于是换个模型,加几个工具,做一套更复杂的工作流。可公司缺的不是这个,缺的是能把项目讲明白的人。

我做产品十多年,见过不少“演示很好看,真正使用就开始出问题”的东西。AI 项目尤其容易这样:演示时,输入是准备好的,资料是干净的,路径是设计过的,但真正用的时候,用户不会这么配合。

所以,三个 Demo 仍然没有面试,问题可能不在数量,而在项目没有留下你的价值。

一、Demo 能跑,只能证明一半

简历里常见的一句话是:

独立搭建智能客服系统,接入大模型和知识库,实现多轮问答,提升客服效率。

这句话没有错,但也有很多问题没有回答。客服每天解决哪一类问题?为什么用知识库,不用搜索?资料更新后怎么办?答错一次的代价是什么?“提升效率”具体少了哪一步?

如果这些问题没有答案,项目最后只剩下几个工具名。

Google AI 产品负责人 Jaclyn Konzelmann 公开过她筛选 AI PM 的题目,其中有一道是让候选人拆解自己亲手做过的 AI 工作流,重点讲最意外的失败,以及后来如何调整设计。

这道题不要求候选人把架构图背下来。它想知道的是:你有没有真的把系统跑到边界上。


项目不必大。没有正式上线数据也没关系。你至少要说清楚三件事:为什么做,哪里错过,拿什么判断改好了。

二、四种没啥意义的 Demo


1. 万能助手

能读文件、联网、总结、发邮件,什么都能做一点。演示很热闹,用户却不知道它具体替谁省了哪段时间。

把范围缩小,项目反而有内容。比如只做“销售拜访后整理客户异议”,就会遇到一串实际问题:客户没说出口的内容能不能推断?承诺时间要不要保留原话?谁确认后才能写回系统?这些才是产品工作。

2. 只有成功截图

自己调试过的知识库,最熟悉的也是自己。你知道资料里写了什么,提问时自然会避开麻烦的问法。

换一个人,问题可能只有半句,资料可能有两个版本,答案里还缺一个关键条件。模型依旧能写出一段完整的话,但完整不代表正确。

作品集里放一条失败样本,说明它错在哪里:输入缺信息、召回错文档、提示词没约束住,还是界面没有给人纠错机会。这个比再放一张成功截图有用。

3. 只有功能,没有评测

“准确率很高”“体验不错”“基本可用”,都无法复核。

问答产品可以检查引用是否对应原文,信息不足时是否会追问;内容生成可以记录一次可用率、修改次数和单次成本;Agent 要看任务有没有完成,工具有没有选对,需要人工接管时有没有停下来。

别只看平均分。十次答对九次,剩下那次把关键资料说反,用户通常只记得那一次。长链路也一样,每一步都还行,串起来可能就不行了。

4. 和过去经历断开

转 AI 后把过去三年全部删掉,只留下 Prompt、RAG、Agent,项目会像临时作业。

做过电商,就从商品资料、客服或选品切入;做过内容,就看检索、审核、创作辅助;做过企业服务,就从知识库、销售支持、流程自动化入手。你对业务里的脏数据、权限和协作摩擦有经验,这部分比工具名更值钱。

三、八步检查清单

不用把项目再做大一圈,先看这八项有没有缺:


  1. 问题:谁在什么场景遇到什么麻烦。

  2. 边界:AI 做什么,不能做什么。

  3. 最小版:最重要的一条路径能否跑通。

  4. 证据:留下输入、输出和关键决策。

  5. 评测:什么情况算通过。

  6. 失败:主动测模糊输入、缺资料和长链路。

  7. 迭代:说明改了哪里,为什么改。

  8. 表达:整理成一页项目案例,附可打开的链接。


不是让你写文章分享。一条失败样本,加上原因、修改和复测结果,已经比“优化 Prompt 提升准确率”具体得多。


数字也要有来源。没有真实数据,就写离线测试;没有上线,就写原型阶段;还没验证,就直接说还没验证。个人项目不需要假装成生产项目。

四、把项目写到简历里

简历上的项目标题,先写业务对象,再写技术方案。比如“面向销售团队的客户资料问答原型”,比“基于 RAG 的智能问答系统”更容易看懂。

项目描述写四件事就够:解决什么问题,你做了哪个关键决定,怎么验证,当前还差什么。

面试时别从架构图左边开始念。面试官更可能问:为什么选这个场景?为什么不用普通搜索?答错会造成什么后果?为什么先改召回,不先换模型?哪些动作必须留给人?

取舍比功能列表更有信息量。为了稳定,删掉一段 Agent 链路;为了成本,缩短上下文;为了安全,高风险动作需要人工确认。这样的决定没有标准答案,但能看出你有没有在做产品。

还要准备一个方案失效的版本。公开的 AI PM 面试题里,有一道题是假设模型升级后,一次 API 调用就复制了原来的核心能力,要求候选人说明产品和团队怎么转向。

这不是让你预测未来。

模型更新以后,很多昨天的技巧会变成基础能力,项目价值得重新找。真正能留下来的,往往是你对场景、用户反馈和业务流程的理解。


如果三个 Demo 都没有带来面试,先别做第四个。打开其中一个,找一条真正出过问题的输入,把它测一遍,记下原因和改法,才能根本解决问题。

本文来自作者:Yiyan

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