智能面试
AI 模拟面试与简历分析，给出针对岗位的真实反馈。
// 能力亮点
- 全流程 AI 模拟面试：创建岗位 → 逐题答题 → 自动生成评分报告
- 简历管理与面试题库，针对性查漏补缺
- 微信扫码登录，套餐订阅与订单体系
- 微服务后端（网关 + 账号 / AI / 业务服务 + MCP Server）支撑
// 相关博客
全部博客 →- interview产品访谈：如何把简历转化为岗位定制反馈 本文系统讲解如何将通用简历转化为岗位定制访谈准备材料，提出六步结构化方法论：简历拆解→JD解构→显式匹配映射→缺口问题预测→反馈评估→整合输出包。面向AI求职产品工程师、产品负责人及招聘负责人，核心结论是结构化处理优于整体输入，缺口比优势更值得重点准备，且访谈准备应多轮迭代而非一次性输出。
- 面向领导力岗位的全栈候选人评估方法 本文针对CTO与技术负责人，系统提供一套评估全栈领导力候选人的实战框架，涵盖技术判断力、系统思维、领导力行为与模糊容忍度四大维度。核心观点：领导力岗位招聘不能依赖编码测试，需结合结构化行为面试与模拟场景任务，重视向上管理能力与参考人核实。
- 技术面试中评估AI工程能力的实用框架 本文面向技术负责人、创始人与AI工程候选人，系统对比"传统技术面试"与"AI工程专项面试"两类框架在评估效度、能力覆盖等六维度的差异，指出传统LeetCode模式无法识别真正具备RAG、Prompt、评估管线等AI落地能力的工程师，并提供分场景的选型建议与三条核心原则。
- 2026年竞争激烈的人才市场中如何招聘机器学习工程师 本文面向创业公司CTO和技术负责人，系统讲解2026年机器学习工程师招聘全流程，涵盖招前准备、七步操作框架（职位设计→渠道触达→技术评估→文化适配→offer构建→加速决策→入职落地）、常见错误排查及进阶策略，核心主张是以"交付物设计"替代"技能清单"驱动招聘。
