三个AI Demo跑通却换不来面试？问题不在项目数量，而在项目里没有你的判断。本文从AI PM筛选标准出发，拆解四种无效Demo，提供八步检查清单，教你如何把项目写到简历上，让面试官看到你的产品思考与取舍能力。

做了三个 Demo：一个 RAG，一个 Agent，再加一个低代码助手。链接能打开，流程也能跑通，简历投出去，还是没什么消息。

好多人以为是项目经验不够的问题，于是换个模型，加几个工具，做一套更复杂的工作流。可公司缺的不是这个，缺的是能把项目讲明白的人。

我做产品十多年，见过不少“演示很好看，真正使用就开始出问题”的东西。AI 项目尤其容易这样：演示时，输入是准备好的，资料是干净的，路径是设计过的，但真正用的时候，用户不会这么配合。

所以，三个 Demo 仍然没有面试，问题可能不在数量，而在项目没有留下你的判断。

一、Demo 能跑，只能证明一半

简历里常见的一句话是：

独立搭建智能客服系统，接入大模型和知识库，实现多轮问答，提升客服效率。

这句话没有错，但也有很多问题没有回答。客服每天解决哪一类问题？为什么用知识库，不用搜索？资料更新后怎么办？答错一次的代价是什么？“提升效率”具体少了哪一步？

如果这些问题没有答案，项目最后只剩下几个工具名。

Google AI 产品负责人 Jaclyn Konzelmann 公开过她筛选 AI PM 的题目，其中有一道是让候选人拆解自己亲手做过的 AI 工作流，重点讲最意外的失败，以及后来如何调整设计。

这道题不要求候选人把架构图背下来。它想知道的是：你有没有真的把系统跑到边界上。

项目不必大。没有正式上线数据也没关系。你至少要说清楚三件事：为什么做，哪里错过，拿什么判断改好了。

二、四种没啥意义的 Demo

1. 万能助手

能读文件、联网、总结、发邮件，什么都能做一点。演示很热闹，用户却不知道它具体替谁省了哪段时间。

把范围缩小，项目反而有内容。比如只做“销售拜访后整理客户异议”，就会遇到一串实际问题：客户没说出口的内容能不能推断？承诺时间要不要保留原话？谁确认后才能写回系统？这些才是产品工作。

2. 只有成功截图

自己调试过的知识库，最熟悉的也是自己。你知道资料里写了什么，提问时自然会避开麻烦的问法。

换一个人，问题可能只有半句，资料可能有两个版本，答案里还缺一个关键条件。模型依旧能写出一段完整的话，但完整不代表正确。

作品集里放一条失败样本，说明它错在哪里：输入缺信息、召回错文档、提示词没约束住，还是界面没有给人纠错机会。这个比再放一张成功截图有用。

3. 只有功能，没有评测

“准确率很高”“体验不错”“基本可用”，都无法复核。

问答产品可以检查引用是否对应原文，信息不足时是否会追问；内容生成可以记录一次可用率、修改次数和单次成本；Agent 要看任务有没有完成，工具有没有选对，需要人工接管时有没有停下来。

别只看平均分。十次答对九次，剩下那次把关键资料说反，用户通常只记得那一次。长链路也一样，每一步都还行，串起来可能就不行了。

4. 和过去经历断开

转 AI 后把过去三年全部删掉，只留下 Prompt、RAG、Agent，项目会像临时作业。

做过电商，就从商品资料、客服或选品切入；做过内容，就看检索、审核、创作辅助；做过企业服务，就从知识库、销售支持、流程自动化入手。你对业务里的脏数据、权限和协作摩擦有经验，这部分比工具名更值钱。

三、八步检查清单

不用把项目再做大一圈，先看这八项有没有缺：

1. 问题：谁在什么场景遇到什么麻烦。
2. 边界：AI 做什么，不能做什么。
3. 最小版：最重要的一条路径能否跑通。
4. 证据：留下输入、输出和关键决策。
5. 评测：什么情况算通过。
6. 失败：主动测模糊输入、缺资料和长链路。
7. 迭代：说明改了哪里，为什么改。
8. 表达：整理成一页项目案例，附可打开的链接。

不是让你写文章分享。一条失败样本，加上原因、修改和复测结果，已经比“优化 Prompt 提升准确率”具体得多。

数字也要有来源。没有真实数据，就写离线测试；没有上线，就写原型阶段；还没验证，就直接说还没验证。个人项目不需要假装成生产项目。

四、把项目写到简历里

简历上的项目标题，先写业务对象，再写技术方案。比如“面向销售团队的客户资料问答原型”，比“基于 RAG 的智能问答系统”更容易看懂。

项目描述写四件事就够：解决什么问题，你做了哪个关键决定，怎么验证，当前还差什么。

面试时别从架构图左边开始念。面试官更可能问：为什么选这个场景？为什么不用普通搜索？答错会造成什么后果？为什么先改召回，不先换模型？哪些动作必须留给人？

取舍比功能列表更有信息量。为了稳定，删掉一段 Agent 链路；为了成本，缩短上下文；为了安全，高风险动作需要人工确认。这样的决定没有标准答案，但能看出你有没有在做产品。

还要准备一个方案失效的版本。公开的 AI PM 面试题里，有一道题是假设模型升级后，一次 API 调用就复制了原来的核心能力，要求候选人说明产品和团队怎么转向。

这不是让你预测未来。模型更新以后，很多昨天的技巧会变成基础能力，项目价值得重新找。真正能留下来的，往往是你对场景、用户反馈和业务流程的理解。

如果三个 Demo 都没有带来面试，先别做第四个。打开其中一个，找一条真正出过问题的输入，把它测一遍，记下原因和改法。项目从这里开始变得像你的，而不是教程的。