转型AI产品

用户输入了简历内容，并指定了目标岗位（转型AI产品）。 当前处于「task」阶段，即了解本次诊断要解决的现实求职任务和时间约束。 根据开场白规则，有用户材料时，开场白为：“我已经看过你提供的材料。接下来不会重复问已经写清楚的内容，我会补充了解目标、相关经历以及真实求职反馈。你现在最想解决的具体求职问题是什么？” 由于这是第一轮，我需要输出开场白，并询问task。 等等，规则说“有用户材料时：‘我已经看过你提供的材料。接下来不会重复问已经写清楚的内容，我会补充了解目标、相关经历以及真实求职反馈。你现在最想解决的具体求职问题是什么？’” 这正好符合task阶段的核心问题。

提取事实：

• 目标：转型AI产品（从JD/输入得知）
• 身份：中国人民大学数学专业研二（2024.9-2027.6），本科哈尔滨工程大学数学与应用数学。
• 实习：北京知循科技（AI教育初创），产品开发实习生，做AI批改系统、RAG知识库等。
• 项目：语音替换工具、淘宝数据分析、旅华游客点餐助手、年度阅读地图。

更新 interview_state:

• stage: "task"
• confirmed_facts: ["目标岗位为转型AI产品", "中国人民大学数学专业硕士在读（2024.9-2027.6）", "有北京知循科技AI教育产品开发实习经历", "有多个AI相关个人项目经历（语音替换、点餐助手等）"]
• facts_not_to_repeat: ["教育背景", "知循科技实习的具体内容和项目", "个人项目列表"]
• missing_information: ["具体的求职任务和时间约束（如：是找日常实习、秋招还是春招？期望什么时候拿到offer？）"]
• should_end: false

字数控制：开场白加上问题，大约80字。 “我已经看过你提供的材料。接下来不会重复问已经写清楚的内容，我会补充了解目标、相关经历以及真实求职反馈。你现在最想解决的具体求职问题是什么？” (71字)

直接输出。

用户回答：“秋招，困难是实习经历不是很多” 分析用户回答：

1. 明确了求职任务：准备秋招。
2. 提出了目前的困难/痛点：实习经历不多。
3. 当前阶段：task（求职任务和时间约束）。

更新 confirmed_facts：

• 求职任务：准备秋招。
• 核心困难/痛点：实习经历较少。

更新 facts_not_to_repeat：

• 秋招目标
• 实习经历较少的痛点

更新 missing_information：

• 既然明确了秋招和痛点，task阶段基本完成。接下来可以进入 target（目标岗位）阶段，或者在task阶段稍微明确一下时间约束（比如期望什么时候拿offer，或者具体看哪些城市/行业，但target阶段会问）。
• 实际上，task阶段需要“说清本次诊断要解决的现实求职任务和时间约束”。秋招是任务，时间约束大概是秋招节点（通常9-11月）。
• 接下来进入 target 阶段：将目标收窄到可与真实 JD 比较的岗位、行业、级别和地域。目前只知道“转型AI产品”，需要细化（比如AI产品经理的哪个细分方向？ToB/ToC？大模型应用/传统AI？地域偏好？）。

构建回复：

1. 回应：了解，秋招确实是时间紧、竞争大的节点，实习经历不多也是很多同学担心的点。
2. 提问（进入 target 阶段）：为了更精准地帮你梳理，你目前关注的“AI产品”具体是指哪个细分方向或行业？比如是大模型应用、AI教育、还是其他ToB/ToC方向？有倾向的城市吗？（限制为一个核心问题：具体细分方向/行业）。

草稿： 明白，秋招时间紧凑，实习经历不多确实是大家普遍担心的痛点。 为了更精准地帮你梳理，你目前关注的“AI产品”具体是指哪个细分方向或行业呢？比如是大模型应用、AI教育，还是其他ToB或ToC方向？

字数检查： “明白，秋招时间紧凑，实习经历不多确实是大家普遍担心的痛点。为了更精准地帮你梳理，你目前关注的“AI产品”具体是指哪个细分方向或行业呢？比如是大模型应用、AI教育，还是其他ToB或ToC方向？” -> 94字。符合60-180字。

确认状态： stage: target confirmed_facts: 增加 "求职任务为准备秋招", "核心痛点是实习经历较少" facts_not_to_repeat: 增加 "秋招目标", "实习经历较少的痛点" missing_information: "目标岗位的具体细分方向、行业、地域等", "方向选择依据", "可见证据", "核心经历细节", "市场验证反馈" should_end: false

检查JSON格式。

逻辑清晰，符合设定。

思考过程：1. 分析当前状态： * 用户最新回答：“我想做跟 AI 落地相关的，比如 AI 解决方案工程师或者最近挺火的 FDE ，目前还没投递” * 当前阶段：target (目标岗位) * 已确认事实：目标岗位为转型AI产品，人大数学硕士，有知循科技AI教育实习，有个人项目，秋招，痛点是实习少。 * 新提取事实：具体目标岗位是“AI落地相关”，如“AI解决方案工程师”或“FDE (Forward Deployed Engineer)”，目前还没投递。 * 缺失信息：目标岗位的具体细分方向（已部分明确：AI解决方案/FDE），行业/地域（未明确），方向选择依据与现实约束（未明确），可见证据，核心经历，验证反馈。

2. 确定下一步行动：

   • 回应用户的最新回答，确认其目标岗位（AI解决方案工程师/FDE）。
   • 当前仍在 target 阶段，需要进一步收窄目标，或者过渡到 direction_facts（方向选择依据）。
   • 考虑到用户已经明确了具体岗位名称（AI解决方案工程师/FDE），target 阶段关于“岗位、行业、级别”的基本信息已经收集得差不多了（级别默认为校招/秋招，地域未提但可以不强制问，或者结合方向依据一起问）。
   • 为了推进到 direction_facts，可以询问用户为什么选择这两个具体的岗位（AI解决方案/FDE），以及他们自身背景（数学硕士、之前的AI教育实习）与这些岗位的匹配度思考。
   • 或者，询问地域偏好（如果认为必要）。但根据原则“每轮只提出一个核心问题”，问方向选择依据更符合阶段推进逻辑。

3. 构建回复：

   • 回应：了解，AI解决方案工程师和FDE（前线部署工程师）确实是目前AI落地非常核心且需求量大的岗位，更偏向用技术解决具体业务问题。
   • 提问：结合你数学专业的背景和之前的AI教育实习，你是基于什么考虑选择这两个偏向落地和交付的岗位的呢？（探索方向选择依据）

4. 检查约束：

   • 字数：60-180字。
   • 结构：回应 + 一个问题。
   • 不重复询问。
   • 不提前下结论。
   • 更新 interview_state。

5. 更新 interview_state：

   • stage: "direction_facts" (或者保持在 "target" 末尾，提问方向依据。按顺序，target 已经基本完成，进入 direction_facts 更合适。或者把 target 收尾。这里直接切入 direction_facts 的“选择依据”)。为了严谨，当前阶段设为 direction_facts。
   • confirmed_facts: 增加 "目标细分岗位为AI解决方案工程师或FDE（前线部署工程师）", "目前尚未开始投递"。
   • facts_not_to_repeat: 增加 "目标细分岗位为AI解决方案工程师或FDE", "目前尚未投递"。
   • missing_information: 移除 "目标岗位的具体细分方向"。保留 "行业、地域" (如果认为需要，但FDE/解决方案通常地域跟随业务，可不强求), "方向选择依据与现实约束", "现有材料能呈现的可见证据", "核心经历的责任、判断、行动和结果", "能力验证或市场验证的实际情况"。

6. 微调回复文字： “了解，AI解决方案工程师和FDE（前线部署工程师）确实是目前AI落地非常核心的岗位，更偏向用技术解决具体的业务问题。 结合你数学专业的背景和之前的AI教育实习，你是基于什么考虑选择这两个偏向落地和交付的岗位的呢？” 字数：116字。符合要求。

7. 最终JSON构建：

   确认逻辑无误，准备输出。 自我纠正：用户提到“目前还没投递”，这其实也涉及 validation_facts 里的“投递情况”，但现在问的是“为什么选这个方向”，所以放在 direction_facts 是合理的。后续再问验证情况。 字数检查： “了解，AI解决方案工程师和FDE（前线部署工程师）确实是目前AI落地非常核心的岗位，更偏向用技术解决具体的业务问题。结合你数学专业的背景和之前的AI教育实习，你是基于什么考虑选择这两个偏向落地和交付的岗位的呢？” -> 119字。完美。 没有使用“谢谢分享”等废话。直接切入。 没有一次问多个问题。 没有提前下诊断。 符合所有要求。 完成。

用户回答：“就是觉得这个岗位能找到工作，但现在也不太匹配，所以想着有没有过渡性的岗位” 分析：

• 用户选择AI解决方案/FDE的动机是“觉得能找到工作”（市场导向）。
• 现实约束/痛点：“现在也不太匹配”。
• 诉求：“有没有过渡性的岗位”。
• 当前阶段：direction_facts（方向依据与现实约束）。
• 用户已经说明了选择依据（好找工作）和现实约束（觉得自己不匹配，想找过渡岗位）。

下一步： 用户的核心困惑在于“觉得自己不匹配，想找过渡岗位”。我需要确认他觉得自己“不匹配”的具体原因是什么（是技术栈不够、缺乏商业落地经验、还是其他？），或者他期望的“过渡岗位”是什么样的。 不过，按照访谈流程，方向依据和现实约束已经基本收集完毕（为了好就业，但觉得自己不匹配，想找过渡）。接下来应该进入 visible_evidence（现有材料能呈现的可见证据）或者深入了解他为什么觉得不匹配。 其实，了解“为什么觉得不匹配”也是方向约束的一部分，可以顺势问一句，或者直接切入他现有的经历能支撑什么。 为了保持每轮一个问题，且推进到 visible_evidence，可以问：“你提到觉得自己和AI解决方案/FDE不太匹配，主要是觉得自己在哪方面的经验或能力还有欠缺呢？这也会帮我们看看你现有的经历能支撑哪些过渡岗位。” 或者，直接问：“你觉得目前自己和这些岗位不匹配，主要是卡在技术能力、业务理解，还是缺乏相关的实习经历？”（提供选项帮助回答）。

字数控制：60-180字。 回应：明白，求职时考虑岗位的市场需求和自身的匹配度是非常务实的策略。 提问：你提到觉得自己和AI解决方案或FDE不太匹配，主要是觉得自己在哪方面还有欠缺呢？是技术落地能力、业务场景理解，还是缺乏相关的商业项目经历？

检查JSON结构： stage: direction_facts (或者进入 visible_evidence，但这个问题还是在澄清现实约束) -> 保持 direction_facts 或转为 visible_evidence。其实问“不匹配的原因”是在澄清现实约束，属于 direction_facts 的尾巴。 confirmed_facts: 增加 "选择方向的依据是认为该岗位好找工作"，"现实约束是觉得自己目前不太匹配，希望寻找过渡性岗位"。 facts_not_to_repeat: 增加上述内容。 missing_information: 现有材料能呈现的可见证据，核心经历...

草稿： 明白，求职时考虑岗位的市场需求和自身的匹配度是非常务实的策略。

你提到觉得自己和AI解决方案或FDE不太匹配，主要是觉得自己在哪方面还有欠缺呢？是技术落地能力、业务场景理解，还是缺乏相关的商业项目经历？

字数：116字。符合要求。

JSON: { "stage": "direction_facts", "confirmed_facts": [ "目标岗位为转型AI产品", "中国人民大学数学专业硕士在读（2024.9-2027.6）", "有北京知循科技AI教育产品开发实习经历", "有多个AI相关个人项目经历（语音替换、点餐助手等）", "求职任务为准备秋招", "核心痛点是实习经历较少", "目标细分岗位为AI解决方案工程师或FDE（前线部署工程师）", "目前尚未开始投递", "选择方向的依据是认为该岗位市场需求大、好找工作", "现实约束是觉得自己目前与目标岗位不太匹配，希望寻找过渡性岗位" ], "facts_not_to_repeat": [ "教育背景", "知循科技实习的具体内容和项目", "个人项目列表及细节", "秋招目标", "实习经历较少的痛点", "目标细分岗位为AI解决方案工程师或FDE", "目前尚未投递", "选择方向的依据（好找工作）", "现实约束（觉得自己不匹配，想找过渡岗位）" ], "missing_information": [ "不匹配的具体原因（技术、业务或经历）", "现有材料能呈现的可见证据", "核心经历的责任、判断、行动和结果", "能力验证或市场验证的实际情况" ], "should_end": false }

思考过程：1. 分析用户输入：用户表示不满/不耐烦，指出前面已经说过“缺实习项目”是原因（“前面不是说过吗，我缺实习项目”）。 2. 检查历史记录： * 第一轮用户说：“秋招，困难是实习经历不是很多” * 上一轮我问：“主要是觉得自己在哪方面还有欠缺呢？是技术落地能力、业务场景理解，还是缺乏相关的商业项目经历？” * 用户觉得我重复问或者没听懂他前面说的“缺实习”。 3. 调整策略： * 首先，承认用户的反馈，不要反驳。确认“缺乏商业实习项目”就是导致他觉得不匹配的核心原因。 * 既然 direction_facts 阶段（了解选择依据和现实约束）的信息已经收集完毕（依据：好找工作；约束：缺实习觉得不匹配），可以推进到下一阶段。 * 下一阶段是 visible_evidence（了解现有材料能呈现的可见证据）。 * 用户有“北京知循科技AI教育产品开发实习经历”和“多个AI相关个人项目经历（语音替换、点餐助手等）”。 * 需要问：既然觉得缺实习，那目前简历上已有的这段知循科技的实习，以及那几个个人项目，你打算在简历里重点突出它们哪方面的能力？（或者问：在现有的这段实习和个人项目中，你觉得最能拿得出手、用来证明你具备AI落地能力的是哪一个？） * 根据规则，每轮只提一个核心问题，优先补充当前阶段最关键的缺失信息。当前阶段是 visible_evidence。 4. 构建回复： * 回应：明白，缺乏真实的商业实习项目确实是你觉得目前不够匹配的主要原因。 * 提问（进入 visible_evidence）：既然这样，在你目前唯一的这段“知循科技”实习和几个个人项目里，你觉得哪一个最能用来向面试官证明你具备做 AI 落地或解决方案的能力？ 5. 检查约束： * 字数：60-180字。 * 不重复已问过的信息。 * 不提前下诊断结论。 * 更新 interview_state：将 direction_facts 补全，推进到 visible_evidence。 6. 更新 JSON： * stage: "visible_evidence" * confirmed_facts: 增加 "不匹配的具体原因是缺乏真实的商业实习项目经历" * facts_not_to_repeat: 增加 "不匹配的具体原因（缺乏商业实习项目）" * missing_information: 移除 "不匹配的具体原因"，保留 "现有材料能呈现的可见证据", "核心经历的责任、判断、行动和结果", "能力验证或市场验证的实际情况" * should_end: false

用户表示“实习吧，这不是很明显吗，项目根本就没有说服力”。 当前阶段：visible_evidence。 目标：确认用户认为最能证明能力的可见证据（实习经历）。 下一步：进入 flagship 阶段，针对这段实习经历（知循科技AI教育产品开发实习），深挖其责任、问题、判断、行动、结果和复盘。 用户已经明确表示实习经历是知循科技AI教育产品开发实习。 我需要问关于这段实习中，用户具体承担的责任，或者解决的具体问题，以评估其实际产出和能力。

思考提问： “好的，那我们就重点拆解这段知循科技的实习。在这段AI教育产品开发实习中，你具体负责了哪个环节或模块？遇到了什么具体的业务或技术问题，最后是怎么解决的？” 或者更聚焦一点： “好的，那我们就重点聚焦知循科技这段实习。在这个AI教育产品的开发过程中，你具体负责了哪一块工作？当时遇到了什么最大的挑战，你是怎么推动解决的？”

字数控制：60-180字。 “好的，那我们就重点聚焦知循科技这段实习。在这个AI教育产品的开发过程中，你具体负责了哪一块核心工作？当时推进时遇到了什么具体的困难或挑战，你最后是怎么解决的？” (79字)

检查状态： stage: flagship confirmed_facts: 增加 "用户认为最有说服力的可见证据是知循科技实习经历" facts_not_to_repeat: 增加 "用户认为最有说服力的可见证据是知循科技实习经历" missing_information: 核心经历的责任、判断、行动和结果；能力验证或市场验证的实际情况。 should_end: false

输出。

用户说“我感觉这个报告不够具体”。 分析：

1. 用户当前在“flagship”阶段，上一轮我问了“在知循科技实习中具体负责哪块核心工作，遇到什么困难，怎么解决的”。
2. 用户回答“我感觉这个报告不够具体”。这里“报告”可能是指他实习中做的某个东西（比如AI教育产品里的某个报告/文档/功能），或者是对我提问的误解，觉得我在要他写报告。
3. 需要澄清他说的“报告”是指什么，并引导他回到实习经历的具体细节（责任、行动、结果）。
4. 约束：每轮只提一个核心问题。字数60-180字。不提前下结论。

思考回应： “你是指在知循科技实习时产出的某份具体报告或文档，还是觉得我刚才问的问题不够具体？” 如果是前者，顺势问：“那这份报告主要是为了解决什么业务问题？你在这个过程中做了哪些关键动作？” 如果是后者，澄清并重新聚焦：“那我换个问法：在这段实习里，你独立负责的最核心的一件事是什么？最后交付的结果怎么样？”

为了不让用户困惑，可以直接问：“你是指实习时产出的某份具体报告，还是觉得我的问题不够具体？如果是前者，能说说这份报告主要是为了解决什么业务问题，你做了哪些关键动作吗？”

字数检查： “你是指实习时产出的某份具体报告，还是觉得我的问题不够具体？如果是前者，能说说这份报告主要是为了解决什么业务问题，你做了哪些关键动作吗？” (69字) -> 很好。

更新状态： confirmed_facts 增加：用户提到实习中产出了“报告”（待确认具体内容）。 missing_information 保持不变，仍需要核心经历的责任、判断、行动和结果。