新场景
▷ 开始面试◎ 语言设置
确认▤ 导入面试材料
继续履歷上下文
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
這裡講真實產品工作流程，不再複刻首頁功能區。
AskCc 圍繞一條鏈路設計：先為目標職缺準備資料，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。
新场景
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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
每個目標職缺，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
▷ 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？
Skills Generator
把講不清的專案經歷，變成可調用的技能卡。
AskCc 會先研究專案和崗位：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。
◇ 面试对话
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
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
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
每個目標職缺，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。
- 面試前上傳或貼上履歷、JD、專案筆記和參考資料。
- 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。
新场景
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确认▤ 导入面试材料
继续履歷上下文
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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。
Skills Generator
把講不清的專案經歷，變成可調用的技能卡。
AskCc 會先研究專案和崗位：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。
- 圍繞專案角色、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
▷ 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
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。
◇ 面试对话
悬浮提词器
把輔助留在現場，但不打斷面試節奏。
桌面懸浮層面向高壓現場設計：置頂顯示、即時字幕、回答進度、快捷鍵操作，以及在支援的場景下降低屏幕共享干擾的內容保護。
- 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。
- 快捷鍵可基於最新問題提問、截圖識題或隱藏面板。
- 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
回答盡量貼着你的資料，而不是套通用模板。
個人文件和官方題庫會成為 AskCc 可檢索的上下文，用來支撐職缺相關解釋、專案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
▷ 开始面试個人文件和官方題庫會成為 AskCc 可檢索的上下文，用來支撐職缺相關解釋、專案細節和可能被問到的角度。
▤ 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。
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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
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
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建立面試上下文。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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