新場景
▷ 開始面試◎ 語言設定
確認▤ 匯入面試資料
繼續履歷上下文
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JD 上下文
job-description.md
▤ 選擇可檢索上下文
確認个人知识库
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。
✦ 專案技能卡審核
確認AI Agent 專案：RAG、推理加速、任務規劃和經驗邊界。
能力地图
這裏講真實產品工作流，不再複刻首頁功能區。
AskCc 圍繞一條鏈路設計：先為目標職位準備資料，再補全個人上下文，面試開始時凍結快照，最後在高壓現場給出簡潔輔助。
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✦ 專案技能卡審核
確認AI Agent 專案：RAG、推理加速、任務規劃和經驗邊界。
准备空间
每個目標職位，都有一套獨立準備空間。
準備空間會把履歷、JD、語言、個人知識庫、官方題庫和已審核技能卡放在一起。真正開始面試時，AskCc 使用穩定快照，而不是臨時拼散落文件。
Skills Generator
▷ 開始面試目前 Preparation
智譜 AI · 演算法工程師
AI Agent 應用落地
專案 · 已啟用
把任務規劃、檢索、工具呼叫和失敗回放串成可觀測鏈路。
推薦系統延遲優化
專案 · 已啟用
解釋即時特徵、快取鏈路和排序品質之間的取捨。
技能詳情預覽
AI Agent 應用落地
建構出的技能內容
已審核面試官問到 AI Agent 專案時，先講我負責把 RAG 檢索、任務規劃和工具執行串成一條可追蹤鏈路；重點強調為什麼要做可觀測、可回放，而不是只堆模型能力。
沒有直接做純向量檢索，而是用結構化標籤 + 語意召回 + rerank，犧牲一點工程複雜度，換來更穩定的證據命中和更低幻覺風險。
早期 agent 會把無關材料也拼進回答。我加了 scope 校驗、來源預覽和 replay 範例，讓錯誤能被定位到檢索、規劃或生成階段。
認知深度樹
L1-L5 已構建我負責 agent 編排、RAG 命中策略、工具時間軸和失敗回放。
Q: 你具體負責哪一層？
把使用者材料先切成穩定項目快照，再讓現場回答只從快照檢索。
Q: 為什麼不是現場臨時拼法？
結構化欄位負責約束邊界，語義召回負責覆蓋，rerank 負責把可講的證據排在前面。
Q: 召回差時怎麼兜底？
更重視證據穩定性和可解釋性，接受一次更複雜的準備流程。
Q: 延遲、成本和品質怎麼平衡？
不會說自己沒做過的模型訓練，只講檢索增強、編排和評測閉環。
Q: 如果被追問訓練細節呢？
Skills Generator
把講不清的項目經歷，變成可調用的技能卡。
AskCc 會先研究項目和崗位：補充公司背景、拆解重點角度，再構建認知深度樹，把職責、方案、取捨、失敗復盤和可防守的深度追問沉澱成技能卡。
▱ 轉錄
自動回答面試官
面試官：你在推薦系統延遲優化里，最關鍵的取捨是什麼？
候選人
我會先講取捨：我們沒有一味追求更低延遲，而是把即時特徵放進快取更新鏈路，保證 p95 穩定，同時讓核心排序結果更及時。
◇ 智能體
附截圖我會先講取捨：我們沒有一味追求更低延遲，而是把即時特徵放進快取更新鏈路，保證 p95 穩定，同時讓核心排序結果更及時。
快捷鍵
实时面试助手
聽懂問題，匹配你的上下文，再生成能當場說的話。
面試中，AskCc 會處理面試官問題，識別意圖，在需要時檢索資料，匹配已審核技能卡，並把回答整理成適合提詞器閱讀的短句。
124. Binary Tree Maximum Path Sum
困難給定一棵二元樹，路徑可以從任意節點開始和結束，但必須沿著父子連接。
返迴路徑上所有節點值總和的最大值。路徑至少包含一個節點，節點值可能為負。
輸入: root = [-10,9,20,null,null,15,7]
輸出: 42
路徑: 15 → 20 → 7
1. -1000 <= Node.val <= 1000
2. 1 <= nodes <= 3 * 10^4
3. 路徑不要求經過根節點
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
▱ 轉錄
自動回答面試官
截圖題：Binary Tree Maximum Path Sum，要求返回任意路徑的最大節點和。
候選人
我會先講取捨：我們沒有一味追求更低延遲，而是把即時特徵放進快取更新鏈路，保證 p95 穩定，同時讓核心排序結果更及時。
◇ 智能體
附截圖我會先說明：每個節點只向父節點貢獻一條單邊路徑，但全域答案可以用左邊 + 當前節點 + 右邊一起更新。
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)
快捷鍵
截图解题助手
筆試、機考和案例題，直接從屏幕截圖開始。
遇到題目型場景時，AskCc 可以分析截圖、判斷題型，並針對代碼題、選擇題和簡答題輸出對應的解題路徑。
准备空间
每個目標職位，都有一套獨立準備空間。
準備空間會把履歷、JD、語言、個人知識庫、官方題庫和已審核技能卡放在一起。真正開始面試時，AskCc 使用穩定快照，而不是臨時拼散落文件。
- 面試前上載或貼上履歷、JD、項目筆記和參考資料。
- 同一个岗位目标下绑定个人知识库和选中的官方题库。
- 開始面試時凍結準備快照，確保現場回答上下文一致。
新場景
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確認▤ 匯入面試資料
繼續履歷上下文
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JD 上下文
job-description.md
▤ 選擇可檢索上下文
確認个人知识库
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。
✦ 專案技能卡審核
確認AI Agent 專案：RAG、推理加速、任務規劃和經驗邊界。
Skills Generator
把講不清的項目經歷，變成可調用的技能卡。
AskCc 會先研究項目和崗位：補充公司背景、拆解重點角度，再構建認知深度樹，把職責、方案、取捨、失敗復盤和可防守的深度追問沉澱成技能卡。
- 圍繞項目角色、技術決策、難點和結果發起引導問題。
- 研究公司、JD、上傳材料和題庫，標出可能被面試官深挖的重點角度。
- 用認知深度樹組織 L1 到 L5：事實、方案、原理、假設和邊界。
- 技能卡先給用戶審核，避免把沒有負責過的內容寫進回答。
Skills Generator
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智譜 AI · 演算法工程師
AI Agent 應用落地
專案 · 已啟用
把任務規劃、檢索、工具呼叫和失敗回放串成可觀測鏈路。
推薦系統延遲優化
專案 · 已啟用
解釋即時特徵、快取鏈路和排序品質之間的取捨。
技能詳情預覽
AI Agent 應用落地
建構出的技能內容
已審核面試官問到 AI Agent 專案時，先講我負責把 RAG 檢索、任務規劃和工具執行串成一條可追蹤鏈路；重點強調為什麼要做可觀測、可回放，而不是只堆模型能力。
沒有直接做純向量檢索，而是用結構化標籤 + 語意召回 + rerank，犧牲一點工程複雜度，換來更穩定的證據命中和更低幻覺風險。
早期 agent 會把無關材料也拼進回答。我加了 scope 校驗、來源預覽和 replay 範例，讓錯誤能被定位到檢索、規劃或生成階段。
認知深度樹
L1-L5 已構建我負責 agent 編排、RAG 命中策略、工具時間軸和失敗回放。
Q: 你具體負責哪一層？
把使用者材料先切成穩定項目快照，再讓現場回答只從快照檢索。
Q: 為什麼不是現場臨時拼法？
結構化欄位負責約束邊界，語義召回負責覆蓋，rerank 負責把可講的證據排在前面。
Q: 召回差時怎麼兜底？
更重視證據穩定性和可解釋性，接受一次更複雜的準備流程。
Q: 延遲、成本和品質怎麼平衡？
不會說自己沒做過的模型訓練，只講檢索增強、編排和評測閉環。
Q: 如果被追問訓練細節呢？
实时面试助手
聽懂問題，匹配你的上下文，再生成能當場說的話。
面試中，AskCc 會處理面試官問題，識別意圖，在需要時檢索資料，匹配已審核技能卡，並把回答整理成適合提詞器閱讀的短句。
- 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。
▱ 轉錄
自動回答面試官
面試官：你在推薦系統延遲優化里，最關鍵的取捨是什麼？
候選人
我會先講取捨：我們沒有一味追求更低延遲，而是把即時特徵放進快取更新鏈路，保證 p95 穩定，同時讓核心排序結果更及時。
◇ 智能體
附截圖我會先講取捨：我們沒有一味追求更低延遲，而是把即時特徵放進快取更新鏈路，保證 p95 穩定，同時讓核心排序結果更及時。
快捷鍵
悬浮提词器
轉錄和智能體同時在場，但不搶走面試節奏。
桌面懸浮層把即時轉錄和 Runtime Agent 面板收在固定膠囊工具列下方。快捷鍵可回答最新問題、截圖並提問、移動面板或隱藏整個容器；Normal 與 Passive 模式在支援場景下降低滑鼠和焦點干擾。
- 固定安全區位置取代自由拖曳和縮放。
- 轉錄和智能體面板成組顯示，可選擇展示麥克風文字。
- 快捷鍵可回答最新問題、截圖並提問、移動位置和隱藏面板。
- 錄屏防護和 Passive 模式在支援場景下降低懸浮層造成的焦點或共享干擾。
▱ 轉錄
自動回答面試官
面試官：你在推薦系統延遲優化里，最關鍵的取捨是什麼？
候選人
我會先講取捨：我們沒有一味追求更低延遲，而是把即時特徵放進快取更新鏈路，保證 p95 穩定，同時讓核心排序結果更及時。
◇ 智能體
附截圖我會先講取捨：我們沒有一味追求更低延遲，而是把即時特徵放進快取更新鏈路，保證 p95 穩定，同時讓核心排序結果更及時。
快捷鍵
知识库与题库
回答盡量貼着你的資料，而不是套通用模板。
個人文檔和官方題庫會成為 AskCc 可檢索的上下文，用來支撐職位相關解釋、項目細節和可能被問到的角度。
- 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
▷ 開始面試個人文檔和官方題庫會成為 AskCc 可檢索的上下文，用來支撐職位相關解釋、項目細節和可能被問到的角度。
▤ 知识库与题库
確認个人知识库
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。
已選 3 / 5
截图解题助手
筆試、機考和案例題，直接從屏幕截圖開始。
遇到題目型場景時，AskCc 可以分析截圖、判斷題型，並針對代碼題、選擇題和簡答題輸出對應的解題路徑。
- 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
困難給定一棵二元樹，路徑可以從任意節點開始和結束，但必須沿著父子連接。
返迴路徑上所有節點值總和的最大值。路徑至少包含一個節點，節點值可能為負。
輸入: root = [-10,9,20,null,null,15,7]
輸出: 42
路徑: 15 → 20 → 7
1. -1000 <= Node.val <= 1000
2. 1 <= nodes <= 3 * 10^4
3. 路徑不要求經過根節點
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
▱ 轉錄
自動回答面試官
截圖題：Binary Tree Maximum Path Sum，要求返回任意路徑的最大節點和。
候選人
我會先講取捨：我們沒有一味追求更低延遲，而是把即時特徵放進快取更新鏈路，保證 p95 穩定，同時讓核心排序結果更及時。
◇ 智能體
附截圖我會先說明：每個節點只向父節點貢獻一條單邊路徑，但全域答案可以用左邊 + 當前節點 + 右邊一起更新。
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)
快捷鍵
功能 FAQ
用戶在信任 AI 面試助手前，通常會先問這些。
AskCc 會如何使用我的資料？ +
AskCc 會使用你的履歷、JD、知識庫文件、選中的題庫和已審核技能卡來構建面試上下文。目標是幫助回答更貼近真實準備，而不是生成一份通用話術。
项目技能卡有什么用？ +
技能卡會把項目經歷變成 AskCc 在即時面試中可複用的結構化上下文，包括你的角色、技術選擇、結果、取捨、可能追問和經驗邊界。
AskCc 会不会帮我编经历？ +
不会。AskCc 应该尽量贴近你的简历、JD、上传材料和已审核技能卡。如果问题超出证据范围，更稳妥的做法是诚实说明，并转向你真正了解的部分。
截图解题和实时面试辅助有什么区别？ +
实时面试辅助会跟随对话，并使用你的准备上下文。截图解题从屏幕题目图片出发，更关注代码题、选择题和简答题的解法。
為你的非凡表現而生，AskCc 是更懂求職者的線上面試 AI 助手。
上傳履歷和 JD，快速生成專屬準備材料，在面試、筆試和截圖題中獲得即時輔助。
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