四川
最近跟做AI產(chǎn)品招聘的朋友聊天，他吐槽說現(xiàn)在看簡歷都快審美疲勞了。
這些作品不能說完全沒用，至少能證明會調(diào)API、懂點Prompt。
但在招聘方眼里，這頂多算個Demo，離真正的產(chǎn)品差得遠，滿是濃濃的“玩具感”。
玩具感的根源，就是這種“我實現(xiàn)了功能就大功告成”的極客思維。
但企業(yè)招AI產(chǎn)品經(jīng)理，要的是能搭建商業(yè)、體驗、工程閉環(huán)的操盤手，不是只會玩技術的嘗鮮者。
畢竟API調(diào)用都是真金白銀，面試官看作品集時，算的是你能不能幫公司解決問題、創(chuàng)造價值。
選對場景是擺脫玩具感的第一步。這里有個簡單的L1/L2需求分類法，很好用。
L1是偽需求場景，確定性高、規(guī)則明確，比如數(shù)學計算器、固定表單填寫。
在這種場景用大模型，純屬大炮打蚊子。
我見過一個應屆生做的“智能報銷審批系統(tǒng)”，讓用戶用自然語言說報銷需求再自動填表單，結果響應慢還容易錯，其實用關鍵詞識別就能搞定，完全沒必要上大模型。
L2才是真需求場景，大多處理非結構化數(shù)據(jù)，充滿不確定性，傳統(tǒng)方案很難奏效。
比如非標合同審核，每份合同措辭格式都不一樣，規(guī)則系統(tǒng)根本覆蓋不全，大模型的優(yōu)勢就能體現(xiàn)出來。
還有復雜代碼重構建議、情感陪伴聊天機器人，這些都是大模型的絕佳舞臺。
選好場景后，用PMC框架驗證下更穩(wěn)妥。
我見過一個做電商客服退款安撫話術生成的作品集，場景雖小，但把PMC分析講得很透，比那些喊著“打造通用AI助理”的空洞作品有說服力多了。
如此看來，選對L2小場景深挖，遠比追求大而全靠譜。
從極客思維轉(zhuǎn)向產(chǎn)品思維，最先要做的就是放棄“拿著錘子找釘子”的執(zhí)念。
不是所有場景都需要AI，強行在不需要的地方接入大模型，做出來的東西又慢又貴，純屬自嗨。
選對了L2場景，下一步的方案設計就是區(qū)分“調(diào)包俠”和“架構師”的關鍵。
現(xiàn)在90%的AI作品集，方案都停留在用戶輸入、模型輸出的對話框?qū)用妗?/strong>
這種千篇一律的設計，根本體現(xiàn)不出產(chǎn)品能力，說白了就是給API套了個殼。
要提升作品集的含金量，得搞懂Copilot和Agent的區(qū)別。
Copilot是副駕駛，被動執(zhí)行指令，一問一答很離散，Agent是智能體，能自主規(guī)劃、多步推理，還會調(diào)用外部工具完成復雜目標。
比如規(guī)劃周末旅行，Copilot只會羅列景點，Agent卻能根據(jù)你的喜好和預算，自動查景點、交通、住宿，生成完整行程。
在作品集中展示Agent工作流，比單純放個對話框管用多了。
不用搞多復雜的UI，畫一張業(yè)務流程圖就行，把用戶提出復雜意圖后，系統(tǒng)如何思考、決策、調(diào)用工具的過程畫清楚。
這張圖能直觀體現(xiàn)你的架構能力，告訴面試官你不是在玩AI，而是在駕馭AI。
另外，系統(tǒng)提示詞的設計也很關鍵。
別再寫“你是樂于助人的助手”這種初級表述了，要展示結構化的模塊化Prompt架構。
比如把角色、任務、輸出要求、約束條件拆解開，像給AI員工寫崗位說明書一樣。
同時，一定要設計人機回環(huán)機制。
AI難免犯錯，當模型置信度低的時候，要能自動觸發(fā)人工介入，還要把問題記錄下來用于優(yōu)化。
這一點能體現(xiàn)你的成熟度，說明你考慮到了技術的邊界。
AI不是萬能的，幻覺和延遲是繞不開的問題。
業(yè)余產(chǎn)品經(jīng)理會假裝這些問題不存在，專業(yè)的則會通過防御性設計主動彌補。
這部分內(nèi)容放進作品集，能大幅提升你的競爭力。
做防御性設計前，得先有個量化評估體系。
沒有評估標準，優(yōu)化就成了玄學。
可以構建一個金標準數(shù)據(jù)集，收集一批真實用戶問題作為考題，再請領域?qū)＜覍懗鰳藴蚀鸢浮?/strong>
然后定義具體的評估維度，比如準確性、響應速度、合規(guī)性等，通過打分對比不同模型和Prompt的效果。
用數(shù)據(jù)說話，比空口說“我的產(chǎn)品更好用”有說服力得多。
針對幻覺和延遲，也有具體的解決辦法。
用RAG技術能有效降低幻覺，把相關知識庫內(nèi)容喂給模型，讓它基于真實信息生成答案。
處理延遲可以用異步處理，再加上加載反饋，比如顯示“處理中+預計剩余時間”，提升用戶體驗。
這些設計看似細小，卻能體現(xiàn)你對用戶體驗的重視，也能證明你考慮問題很周全。
其實AI作品集不在于宏大，而在于深度。
把一個小場景的邏輯講透，證明它能自洽、有商業(yè)價值，就比空洞的大項目強。
企業(yè)要的不是能做玩具的人，而是能駕馭AI解決實際問題的操盤手。
說到底，擺脫玩具感的核心就是跳出極客思維，用產(chǎn)品思維構建商業(yè)閉環(huán)。
選對L2高價值場景，把方案升級為Agent智能體工作流，再用防御性設計兜底風險。
做到這三點，你的作品集就能從眾多Demo中脫穎而出，成為面試的殺手锏。
畢竟，能打動面試官的，永遠是你能解決什么問題、創(chuàng)造多少價值，而不是你用了多新的模型。
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