一套基于 AI Agent Skill 的面试准备与复盘系统，覆盖从JD分析、轮次策略、问题预测到结构化复盘的全流程，不是面经，是方法。核心解决三大问题：1、面试前不知道该准备什么（不同轮次考的不一样）2、面试中说不出自己的经验（缺少方法论框架）3、面完后凭感觉判断（没有客观复盘）内置六类问题的回答框架（定义、行为、认知、压力等）和节奏控制方法，支持准备模式和复盘模式。

一套基于 AI Agent Skill 的面试准备与复盘系统，覆盖从JD分析、轮次策略、问题预测到结构化复盘的全流程，不是面经，是方法。核心解决三大问题：1、面试前不知道该准备什么（不同轮次考的不一样）2、面试中说不出自己的经验（缺少方法论框架）3、面完后凭感觉判断（没有客观复盘）内置六类问题的回答框架（定义、行为、认知、压力等）和节奏控制方法，支持准备模式和复盘模式。

这篇从底层原理讲起，告诉你 PE 的本质不是"把话说清楚"，而是理解 LLM 的工作机制后，用工程化的方式引导它产出你想要的结果。

一套基于 AI Agent Skill 的面试准备与复盘系统，覆盖从JD分析、轮次策略、问题预测到结构化复盘的全流程，不是面经，是方法。核心解决三大问题：1、面试前不知道该准备什么（不同轮次考的不一样）2、面试中说不出自己的经验（缺少方法论框架）3、面完后凭感觉判断（没有客观复盘）内置六类问题的回答框架（定义、行为、认知、压力等）和节奏控制方法，支持准备模式和复盘模式。

Skill 跟 Prompt 的根本区别不是"更长"，而是它把执行步骤、规则约束、输出格式打包成一个可复用的方法论容器——让你不用每次从零描述需求（省时间），更重要的是它的结构会逼你把"说不清楚的要求"一条条补上（补盲区）。这篇讲清楚 Skill 是什么、为什么它比 Prompt 多了一层价值。

这篇从底层原理讲起，告诉你 PE 的本质不是"把话说清楚"，而是理解 LLM 的工作机制后，用工程化的方式引导它产出你想要的结果。

你给模型输入一段文字，它怎么理解你的意思？又怎么组织出回答的？整个过程分几步走：先拆成 Token（分块）→ 转成向量（数字化）→ 算相关性（注意力）→ 逐字往外蹦（预测）。每一步对应一个核心概念，这篇把它们串起来。不写代码，不讲公式，讲给非人工智能技术的同事能听懂。

AI > ML > DL > NLP/LLM > GenAI 是套娃结构，不是并列关系。大模型本质就是"140GB 参数文件 + 推理代码"。LLM 能生成内容、总结、翻译，但会编造事实、数学不精确、知识不实时。全产业链从能源芯片到应用层共六层。读完本文你就能把任何一个 AI 术语放在地图的对应位置。

典型问题： "什么是智能体？""你怎么理解产品架构？框架：我的理解是[一句话核心]。举个例子，[一个30-60秒的案例或类比]。所以对我来说，[概念]的本质是[一句话总结]。举例："我的理解是，智能体就是能自主完成任务的AI——不是用户问了它才答，是给了目标它自己想办法。举个例子，就像一个助理，你告诉他'帮我订一张去北京的机票'——他不会问你要订哪个航班，而是自己去查日程、偏好、预算，给出一个最优