最近，很多互联网公司秋招提前批已经开始，相信小伙伴们一定在疯狂地备战秋招面试中。
在我之前的几篇文章中，也分享过我准备春招、面试大厂的一些经验。
今天，我们再来结合今年最火热的 ，教一下大家如何利用 ，提高面试准备效率，尽快全面掌握面试知识点，在秋招提前批中拿到大厂门票！
提示工程
在开始正式的内容前，先给大家补充一下提示工程 「 」 相关的知识～
是伴随 火起来的一个高杠杆的技术。
简单理解就是给 等 AI 模型的指令，这个指令可以是一个简单的问题、一段材料、一段代码。在不久的将来，也可能是几张图片、一段语音、一段视频。AI 模型会基于此，生成相对应的回复。
而 则是一门工程技术，通过设计与优化 ，使得 AI 模型输出更加准确、更符合预期的结果。
举个，一个低质量的 如下：
请给我列举一些面试常见的题目。这是一个非常模糊的问题，没有说明题目类型、题目数量、额外限定条件。那么 AI 模型就会输出模糊、不符合预期的结果。
优化后的 如下：
请给我列举 10 道 Java 基础高频面试题。你只需要列举问题，不需要提供答案。如此一来，AI 模型最后输出的结果大概率是符合我们预期的。这里我们除了加入数量、类型等前提外，还做了额外的限定。这个技巧叫 「To do and Not to do」
还有其他技巧，比如 Basic / ，Role 、Few-Shot 等 Skill。大家有兴趣的话，我之后再专门写一篇文章介绍一下～
大家简单了解一下 PE 即可，在使用 的时候，尽可能将指令描述清楚。接下来，我们进入正式内容！
我们可以通过三个角度，利用 辅助我们高效准备面试！
列举面试题目
在准备面试的过程中，我们会花费很多时间去搜集面试题，而其中很多面试题都是比较经典的，很长一段时间内都不会有变化。因此，我们可以让 帮我们做这件事情。
在这个部分，我们需要用到 Role ，通俗易懂点来说就是给 预设置一个角色。示例如下：
接下来，我们便可以直接让 帮忙列举题目。
大家可以看到， 列举的题目中有一些还是比较热门的，比如重载和重写的区别、多线程、同步异步、反射、 等题目。
通过这种方法，便可以生成各种领域的技术面试题目，就不需要在网上找各种低质量的面试题库啦～
之后，我们也可以让 给出每道题目的答案。不过它给出的答案可能比较理论化，如果基础掌握不扎实的同学，还是建议去搜索一下具体的实战案例，并加以理解，不盲目地使用 。
这里拓展思路为： 辅助制作一个面试知识库。
模拟面试
我们还可以让 帮我们做免费的 “模拟面试”，检验一下我们的复习成果，这一下子就省了一笔找人模拟面试的钱！
我们仍然需要用到 Role 技巧，给 预设一个技术面试官的角色，示例如下：
接着，我们给出一份面试题目列表，并测试一下：
当 给出题目的时候，我们便可以在心里想一下这道题目的答案，看看自己会不会。
这里我给出的面试题目比较少，所以看起来效果没那么明显。大家在给面试题目列表的时候，最好随机选择一些题目，题目数量多一些，这样模拟面试的复习效果更好。
顺便提一下我之前安利的一个开源框架：「Dify」，我在 这篇文章 中有详细讲解它的使用。
面试复盘
我们可以将自己对于面试题目的回答输入给 ，让它从各个维度判断一下回答的是否正确、是否完美，并提出可以改善的地方。
这个对于 HR 面试来说很有用，HR 面试中会涉及到各种行为面试题， 很擅于分析和回答此类题目。
首先，我们先定义一个「面试评判者」的角色：
接着，我们抛出一个 HR 面试中的经典问题：你认为你最大的缺点是什么？
让我们看看 如何回答！
给出的回答确实可圈可点，根据我们之前的角色定义，分析了回答表现良好的地方和表现不足的地方，并给出了提升建议和示范回答。
由此可见，我们确实可以利用 来帮助我们找到面试中的问题所在，进行及时的复盘。
突然想到一个 ：让 评判一下这篇文章，让它帮忙改一改哈哈哈哈～
总结
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