17产品技能 ≠ 会画原型
页面主张：产品工作的本质，是在用户价值、技术可行、医学安全与业务约束之间做取舍。
- 需求：谁在什么情境下遇到什么阻力
- 流程：现状、目标、异常和人工兜底
- 范围：这版做什么，不做什么
- 验收：功能、质量、安全和业务指标
- 迭代：用日志和用户行为修正假设
Figma、Axure 或低代码只是表达工具。真正需要练的是一页 PRD：目标用户、问题证据、现有替代、核心流程、成功指标、风险红线、非目标和上线计划。能把这页写清楚，就已经接近产品岗位的工作方式。
本页结论：原型展示界面，PRD 展示判断。
18字节面试真正考了什么
📍 背景：面试官负责模型优化与评测，问题集中在 benchmark、Agentic 工作流和工具调用。
页面主张：小荷健康面试表面在聊项目，实质在检查能否把医学问题变成评测与产品机制。
为什么做 MedAIBox，边界是什么
线上问诊智能体如何组织信息与工具
如何选择模型，而不是凭体验
如何评价长输出、ECG 与多模态任务
医生意见不一致时如何形成标准
最强的回答不是宣称模型聪明，而是说明场景、数据、标准、红线、专家仲裁和回归测试。这里也暴露了模型选择不够标准化等短板。
面试核心：评测 + Agent。
19面试暴露的三类短板
页面主张：复盘的价值不是后悔，而是把一次面试变成下一轮的训练集。
短板一 · 模型选择
从"感觉更好"升级为任务集 + 指标 + 成本。
用 30 条真实任务比较两个模型，用评分 rubric 和错误分类形成报告。
短板二 · 评测标准
从单一正确答案升级为多维 rubric + 红线。
把可复现的时序分析作为算法证据；给智能体补流程图、失败兜底和指标看板。
短板三 · 产品表达 / 自我定位
从功能介绍升级为用户、流程、边界、指标；避免把算法能力说得过度保守。
改进方法是为每个短板补一个作品，而不是再背一套面试题。
本页结论：面试问题，就是最便宜的岗位需求访谈。
20一句话定位，比十个技能标签重要
页面主张：最有竞争力的定位不是"懂医学也懂 AI"，而是说明你能完成什么跨界任务。
- 把临床问题拆成可计算任务
- 把医学判断写成可标注标准
- 把模型能力接入可操作工作流
- 把风险变成红线、权限和人工兜底
- 把用户反馈变成下一轮迭代数据
💬 推荐定位句：
"我能把医学问题转化为可评测、可标注、可产品化的 AI 工作流，并用真实用户、数据和安全边界验证它。"
它同时覆盖医学、数据、产品和评测，比罗列 Prompt、Python、RAG 更接近企业需要。
本页结论：医学 → 标准 → 工作流 → 结果。
📎 本节证据来源
- 字节小荷健康 AI 产品实习生一面纪要与复盘（匿名脱敏）
- 面试后自学补短板清单
- MedAIBox 项目与公开数据记录
- 线上问诊智能体实践