你是真的用过AI在高压下产出过东西,还是只是用AI聊过天。
你和AI协作的流程效率有多高——会不会用结构化的提示词驱动AI,会不会在AI产出基础上做人工精修。
你遇到AI卡壳时怎么解决问题。AI不是万能的,模型幻觉、生成内容跑偏、格式兼容翻车,这些意外才是考验你AI应用深度的真正时刻。
AI生成方案或报告。面试官给一段背景资料或几页PDF,要求限时用AI生成一份完整的方案、分析报告或会议纪要,然后投屏展示成品并讲解思路。
AI辅助数据分析。给一份原始数据表格,要求用AI整理数据、产出可视化图表、提炼核心结论。
AI驱动内容创作。给一个选题或产品卖点,要求用AI生成一篇推文或一套海报文案,可能还会追问“如果AI生成的内容不符合品牌调性你怎么调整”。
用30秒确认这任务核心要什么——是逻辑框架重要还是视觉呈现重要,是数据准确性优先还是创意表达优先。根据需求选工具,方案报告类用Claude或ChatGPT,PPT类用Gamma或Beautiful.ai,数据分析类用ChatGPT Advanced Data Analysis或上传表格跑结果,图片素材类用Midjourney或DALL·E。
提示词一定要
,明确角色、任务、受众、风格、格式要求。生成后快速检查事实错误和逻辑硬伤,根据问题调整提示词再跑一轮。这个过程要出声说出你的判断依据,让面试官听到你怎么决策,不要沉默操作。
AI出的是初稿,最后一公里必须人工把控。重点调整标题、核心数据、关键结论。在投屏前准备好三句话的讲解逻辑:我的思路是什么、我用什么工具和提示词驱动AI、AI产出后我做了哪些人工调整和优化。