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(diǎn)Prompt。

但在招聘方眼里，這頂多算個Demo，離真正的產(chǎn)品差得遠(yuǎn)，滿是濃濃的“玩具感”。

玩具感的根源，就是這種“我實(shí)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(yàn)、工程閉環(huán)的操盤手，不是只會玩技術(shù)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(xué)計(jì)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(yīng)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(jié)果響應(yīng)慢還容易錯，其實(shí)用關(guān)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，充滿不確定性，傳統(tǒng)方案很難奏效。

比如非標(biāo)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(fù)雜代碼重構(gòu)建議、情感陪伴聊天機(jī)器人，這些都是大模型的絕佳舞臺。

選好場景后，用PMC框架驗(yàn)證下更穩(wěn)妥。

我見過一個做電商客服退款安撫話術(shù)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(yuǎn)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(qiáng)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(shè)計(jì)就是區(qū)分“調(diào)包俠”和“架構(gòu)師”的關(guān)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(shè)計(jì)，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(fù)雜目標(biāo)。

比如規(guī)劃周末旅行，Copilot只會羅列景點(diǎn)，Agent卻能根據(jù)你的喜好和預(yù)算，自動查景點(diǎn)、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(fù)雜的UI，畫一張業(yè)務(wù)流程圖就行，把用戶提出復(fù)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(gòu)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(shè)計(jì)也很關(guān)鍵。

別再寫“你是樂于助人的助手”這種初級表述了，要展示結(jié)構(gòu)化的模塊化Prompt架構(gòu)。

比如把角色、任務(wù)、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(shè)計(jì)人機(jī)回環(huán)機(jī)制。

AI難免犯錯，當(dāng)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(diǎn)能體現(xiàn)你的成熟度，說明你考慮到了技術(shù)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(shè)計(jì)主動彌補(bǔ)。

這部分內(nèi)容放進(jìn)作品集，能大幅提升你的競爭力。

做防御性設(shè)計(jì)前，得先有個量化評估體系。

沒有評估標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)化就成了玄學(xué)。

可以構(gòu)建一個金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，收集一批真實(shí)用戶問題作為考題，再請領(lǐng)域?qū)＜覍懗鰳?biāo)準(zhǔn)答案。

然后定義具體的評估維度，比如準(zhǔn)確性、響應(yīng)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(shù)能有效降低幻覺，把相關(guān)知識庫內(nèi)容喂給模型，讓它基于真實(shí)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(yù)計(jì)剩余時間”，提升用戶體驗(yàn)。

這些設(shè)計(jì)看似細(xì)小，卻能體現(xiàn)你對用戶體驗(yàn)的重視，也能證明你考慮問題很周全。

其實(shí)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(xiàng)目強(qiáng)。

企業(yè)要的不是能做玩具的人，而是能駕馭AI解決實(shí)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(gòu)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(shè)計(jì)兜底風(fēng)險。

做到這三點(diǎn)，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(yuǎn)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。