新场景
▷ 开始面试◎ 语言设置
确认▤ 导入面试材料
继续简历上下文
resume.pdf
JD 上下文
job-description.md
▤ 选择可检索上下文
确认个人知识库
官方题库
只有问题真正需要上下文时，才检索并使用相关片段。
✦ 项目技能卡审核
确认AI Agent 项目：RAG、推理加速、任务规划和经验边界。
能力地图
覆盖你的面试工作场景。
一条链路，接住准备空间、项目技能卡、现场提词器和截图题，把每个高压时刻都压到可操作的产品界面里。
新场景
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确认▤ 导入面试材料
继续简历上下文
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▤ 选择可检索上下文
确认个人知识库
官方题库
只有问题真正需要上下文时，才检索并使用相关片段。
✦ 项目技能卡审核
确认AI Agent 项目：RAG、推理加速、任务规划和经验边界。
准备空间
每个目标岗位，都有一套独立准备空间。
准备空间会把简历、JD、语言、个人知识库、官方题库和已审核技能卡放在一起。真正开始面试时，AskCc 使用稳定快照，而不是临时拼散落文件。
项目技能卡
▷ 开始面试当前 Preparation
智谱 AI · 算法工程师
AI Agent 应用落地
项目 · 已启用
把任务规划、检索、工具调用和失败回放串成可观测链路。
推荐系统延迟优化
项目 · 已启用
解释实时特征、缓存链路和排序质量之间的取舍。
技能详情预览
AI Agent 应用落地
构建出的技能内容
已审核面试官问到 AI Agent 项目时，先讲我负责把 RAG 检索、任务规划和工具执行串成一条可追踪链路；重点强调为什么要做可观测、可回放，而不是只堆模型能力。
没有直接做纯向量检索，而是用结构化标签 + 语义召回 + rerank，牺牲一点工程复杂度，换来更稳定的证据命中和更低幻觉风险。
早期 agent 会把无关材料也拼进回答。我加了 scope 校验、来源预览和 replay 样例，让错误能被定位到检索、规划或生成阶段。
认知深度树
L1-L5 已构建我负责 agent 编排、RAG 命中策略、工具时间线和失败回放。
Q: 你具体负责哪一层？
把用户材料先切成稳定项目快照，再让现场回答只从快照里检索。
Q: 为什么不是现场临时拼材料？
结构化字段负责约束边界，语义召回负责覆盖，rerank 负责把可讲证据排前面。
Q: 召回差时怎么兜底？
更重视证据稳定性和可解释性，接受一次更复杂的准备流程。
Q: 延迟、成本和质量怎么平衡？
不会说自己没做过的模型训练，只讲检索增强、编排和评测闭环。
Q: 如果被追问训练细节呢？
项目技能卡
把讲不清的项目经历，变成可调用的技能卡。
AskCc 会先研究项目和岗位：补充公司背景、拆解重点角度，再构建认知深度树，把职责、方案、取舍、失败复盘和可防守的深度追问沉淀成技能卡。
◇ 面试对话
实时面试助手
听懂问题，匹配你的上下文，再生成能当场说的话。
面试中，AskCc 会处理面试官问题，识别意图，在需要时检索资料，匹配已审核技能卡，并把回答整理成适合提词器阅读的短句。
124. Binary Tree Maximum Path Sum
Hard给定一棵二叉树，路径可以从任意节点开始和结束，但必须沿父子连接。
返回路径上所有节点值之和的最大值。路径至少包含一个节点，节点值可能为负。
Input: root = [-10,9,20,null,null,15,7]
Output: 42
Path: 15 → 20 → 7
1. -1000 <= Node.val <= 1000
2. 1 <= nodes <= 3 * 10^4
3. 路径不要求经过根节点
1class Solution:
2 def maxPathSum(self, root):
3 best = -10**18
4 def gain(node):
5 nonlocal best
6 if not node:
7 return 0
8 left = max(gain(node.left), 0)
9 right = max(gain(node.right), 0)
10 best = max(best, node.val + left + right)
11 return node.val + max(left, right)
12 gain(root)
13 return best
◇ 截图解题
def gain(node):
if not node: return 0
left = max(gain(node.left), 0)
right = max(gain(node.right), 0)
best = max(best, node.val + left + right)
return node.val + max(left, right)
截图解题助手
笔试、机考和案例题，直接从屏幕截图开始。
遇到题目型场景时，AskCc 可以分析截图、判断题型，并针对代码题、选择题和简答题输出对应的解题路径。
准备空间
每个目标岗位，都有一套独立准备空间。
准备空间会把简历、JD、语言、个人知识库、官方题库和已审核技能卡放在一起。真正开始面试时，AskCc 使用稳定快照，而不是临时拼散落文件。
- 面试前上传或粘贴简历、JD、项目笔记和参考资料。
- 同一个岗位目标下绑定个人知识库和选中的官方题库。
- 开始面试时冻结准备快照，保证现场回答上下文一致。
新场景
▷ 开始面试◎ 语言设置
确认▤ 导入面试材料
继续简历上下文
resume.pdf
JD 上下文
job-description.md
▤ 选择可检索上下文
确认个人知识库
官方题库
只有问题真正需要上下文时，才检索并使用相关片段。
✦ 项目技能卡审核
确认AI Agent 项目：RAG、推理加速、任务规划和经验边界。
项目技能卡
把讲不清的项目经历，变成可调用的技能卡。
AskCc 会先研究项目和岗位：补充公司背景、拆解重点角度，再构建认知深度树，把职责、方案、取舍、失败复盘和可防守的深度追问沉淀成技能卡。
- 围绕项目角色、技术决策、难点和结果发起引导问题。
- 研究公司、JD、上传材料和题库，标出可能被面试官深挖的重点角度。
- 用认知深度树组织 L1 到 L5：事实、方案、原理、假设和边界。
- 技能卡先给用户审核，避免把没有负责过的内容写进回答。
项目技能卡
▷ 开始面试当前 Preparation
智谱 AI · 算法工程师
AI Agent 应用落地
项目 · 已启用
把任务规划、检索、工具调用和失败回放串成可观测链路。
推荐系统延迟优化
项目 · 已启用
解释实时特征、缓存链路和排序质量之间的取舍。
技能详情预览
AI Agent 应用落地
构建出的技能内容
已审核面试官问到 AI Agent 项目时，先讲我负责把 RAG 检索、任务规划和工具执行串成一条可追踪链路；重点强调为什么要做可观测、可回放，而不是只堆模型能力。
没有直接做纯向量检索，而是用结构化标签 + 语义召回 + rerank，牺牲一点工程复杂度，换来更稳定的证据命中和更低幻觉风险。
早期 agent 会把无关材料也拼进回答。我加了 scope 校验、来源预览和 replay 样例，让错误能被定位到检索、规划或生成阶段。
认知深度树
L1-L5 已构建我负责 agent 编排、RAG 命中策略、工具时间线和失败回放。
Q: 你具体负责哪一层？
把用户材料先切成稳定项目快照，再让现场回答只从快照里检索。
Q: 为什么不是现场临时拼材料？
结构化字段负责约束边界，语义召回负责覆盖，rerank 负责把可讲证据排前面。
Q: 召回差时怎么兜底？
更重视证据稳定性和可解释性，接受一次更复杂的准备流程。
Q: 延迟、成本和质量怎么平衡？
不会说自己没做过的模型训练，只讲检索增强、编排和评测闭环。
Q: 如果被追问训练细节呢？
实时面试助手
听懂问题，匹配你的上下文，再生成能当场说的话。
面试中，AskCc 会处理面试官问题，识别意图，在需要时检索资料，匹配已审核技能卡，并把回答整理成适合提词器阅读的短句。
- 通过实时音频输入跟上面试官的问题和追问。
- 识别自我介绍、项目深挖、行为面、技术面、场景题和澄清类问题。
- 按需调用简历、JD、个人知识库、官方题库和已审核技能卡。
- 优先生成自然、简洁、适合照着调整表达的口语化短句。
◇ 面试对话
悬浮提词器
把辅助留在现场，但不打断面试节奏。
桌面悬浮层面向高压现场设计：置顶显示、实时字幕、回答进度、快捷键操作，以及在支持的场景下降低屏幕共享干扰的内容保护。
- 悬浮、可拖拽、可缩放，同时支持面试和截图题场景。
- 实时字幕让你先确认系统听到了什么。
- 快捷键可基于最新问题提问、截图识题或隐藏面板。
- 内容保护和点击穿透设计，减少会议中的操作打断。
◇ 面试对话
知识库与题库
回答尽量贴着你的资料，而不是套通用模板。
个人文档和官方题库会成为 AskCc 可检索的上下文，用来支撑岗位相关解释、项目细节和可能被问到的角度。
- 为项目文档、笔记和参考资料创建个人知识库。
- 按岗位、领域或面试重点选择官方题库。
- 只有问题真正需要上下文时，才检索并使用相关片段。
知识库与题库
▷ 开始面试个人文档和官方题库会成为 AskCc 可检索的上下文，用来支撑岗位相关解释、项目细节和可能被问到的角度。
▤ 知识库与题库
确认个人知识库
官方题库
只有问题真正需要上下文时，才检索并使用相关片段。
已选 3 / 5
截图解题助手
笔试、机考和案例题，直接从屏幕截图开始。
遇到题目型场景时，AskCc 可以分析截图、判断题型，并针对代码题、选择题和简答题输出对应的解题路径。
- 从悬浮层触发截图，不必手动复制题目。
- 先区分代码题、选择题和简答题，再进入解题。
- 按题型返回代码、推理步骤、选项分析或作答结构。
124. Binary Tree Maximum Path Sum
Hard给定一棵二叉树，路径可以从任意节点开始和结束，但必须沿父子连接。
返回路径上所有节点值之和的最大值。路径至少包含一个节点，节点值可能为负。
Input: root = [-10,9,20,null,null,15,7]
Output: 42
Path: 15 → 20 → 7
1. -1000 <= Node.val <= 1000
2. 1 <= nodes <= 3 * 10^4
3. 路径不要求经过根节点
1class Solution:
2 def maxPathSum(self, root):
3 best = -10**18
4 def gain(node):
5 nonlocal best
6 if not node:
7 return 0
8 left = max(gain(node.left), 0)
9 right = max(gain(node.right), 0)
10 best = max(best, node.val + left + right)
11 return node.val + max(left, right)
12 gain(root)
13 return best
◇ 截图解题
def gain(node):
if not node: return 0
left = max(gain(node.left), 0)
right = max(gain(node.right), 0)
best = max(best, node.val + left + right)
return node.val + max(left, right)
功能 FAQ
开始前最常问的 4 个问题。
开始面试前需要先准备什么？ +
AskCc 会把简历、JD、语言偏好、个人知识库、官方题库和已审核项目技能卡放进同一个准备空间。开始面试时使用这份稳定快照，现场回答不会临时散找材料。
实时面试时 AskCc 到底怎么回答？ +
桌面端会接收面试官音频。悬浮层里点“提问”后，AskCc 会把最新问题、对话历史、简历/JD、知识库和技能卡一起交给 interview agent，输出适合照着说的短句。
截图解题适合哪些题？ +
悬浮层点“截图”后，AskCc 会捕获当前屏幕并交给 exam agent。它先判断代码题、选择题或简答题，再输出解题思路、复杂度、选项分析或代码骨架。
会不会替我编经历，或者挡住会议操作？ +
不会。AskCc 的目标是调用你提供和审核过的材料，不替你造事实。悬浮层支持隐藏、点击穿透和内容保护，尽量减少屏幕共享和会议操作里的打断。
为你的非凡表现而生，AskCc 是更懂求职者的线上面试 AI 助手。
上传简历和 JD，快速生成专属准备材料，在面试、笔试和截图题中获得实时辅助。
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