面试脚本（30 分钟）
目录
时间分配
- 0-3 分钟：自我介绍（背景 + AI 项目 + 指标）
- 3-12 分钟：项目 1（流式聊天）
- 12-20 分钟：项目 2（RAG 引用）
- 20-27 分钟：技术深挖（成本/稳定性/评测）
- 27-30 分钟：反问
分段话术模板
自我介绍（60 秒）
“我是前端背景，过去 X 个月专注 AI 应用工程，做过流式聊天和 RAG 文档问答。我的重点是把模型能力做成稳定体验，核心指标包括 TTFT、引用准确率和成本控制。”
项目介绍模板
“这个项目解决的问题是 __。我采用 __ 方案，关键实现是 __。最终用 __ 指标验证效果，结果是 __。”
技术深挖模板
“这个问题我分三点：问题本质、落地方案、指标结果。最后补充风险和兜底。”
反问清单
- 你们当前最关注的 AI 产品指标是什么？
- 团队更优先体验还是成本？
- RAG 数据更新与评测是怎样做的？