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一、程序员面试之痛 作为一名程序员，工作几年后难免会被领导安排面试工作。这给我们带来了不小的困扰，因为我们需要在不耽误本职工作的前提下完成对求职者的技术面试工作。白天辛辛苦苦写代码、拉通对齐、设计方案，晚上还要加班看求职者的简历、准备面试题，任务重叠的压力令人心烦意乱。我们常常要在处理复杂的工作任务和面试准备之间进行权衡，给自己增加了不小的负担。 不仅仅是面试官，面试者在面试过程中也会感到紧张与忧虑。我记得自己第一次面试的时候心里翻腾着各种想法，担心面试官觉得我太菜了，担心自己无法回答面试问题。当我成为面试官后，我深切体会到了面试者的焦虑。我作为面试官时同样会紧张，我又开始担心，求职者会不会觉得我问的问题太简单了，会不会觉得我评审的标准不公正，这种担忧似乎无处不在。 那么作为面试官，我要怎么准备面试题呢？你千万别觉得我什么都会哈，一些工作中不经常用到的技术和知识点，在工作几年后都会慢慢的忘记了。而应届生又缺少项目经验，无法通过真实项目来进行面试，只能问一些基础的知识点，比如计算机网络，数据结构，操作系统，数据库之类的，有实习项目的，可以问一些设计方案，使用的框架和中间件之类的。 二、如何准备面试题 对于面试官而言，如何准备面试题呢？当然是掏出一本八股文，看求职者简历上面写着熟悉数据结构，JVM原理，那就挑几个数据结构和JVM的面试题。他熟悉高并发，那就想几个高并发场景，看他能够设计出什么方案。 准备面试题的过程，不仅费时费力，而且非常枯燥。这个问题太简单了，这个问题又有点偏，一个晚上也找不到几个合适的面试题。而且更重要的是，你找到的面试题，有可能他们早就背的滚瓜烂熟了。 自从有了AI之后，一切都变了，一开始我还只是使用AI来帮助我做方案设计，或者是写代码。现在生成面试题的活也都交给他了，不仅节省了我大量的时间，生成的面试题质量也高了不少。 AI助手可以根据求职者的简历，提供合适的面试题目，包括各种难度层次和不同领域的题目。在求职者熟悉的领域中，AI助手可以挑选一些数据结构、JVM原理和高并发等面试题，以此来考察求职者的专业水平。而对于求职者熟悉度较低的领域，AI助手可以自动生成一些全新的面试题，以考察求职者的学习能力和解决问题的能力。通过AI助手的辅助，面试官可以更加高效、准确地准备面试题，提高整个招聘流程的质量。 三、如何生成面试题 通过AI来生成面试题，过程非常简单，我只需要创建一个AI面试官角色，而我自己充当面试者，求职者的简历就是我的简历，通过我和AI面试官对话的过程，就可以获取到AI面试官针对这份简历生成的面试题，然后我再拿来稍作调整，面试求职者，岂不是天衣无缝。 首先，我创建了一个AI面试官，需要给它一个提示词，如下：
在这份提示词中，通过角色定位，明确任务，细节描述，输出要求等方面做了限制，不清楚提示词怎么写的小伙伴，可以看我之前的文章。
我们使用gpt-3.5模型，将最大token调整到4096，内容创意，质量概率等保持默认即可。现在，我们充当求职者，来面试一下，看他会提问什么面试题。 简历中提到了JVM，spring cloud，redis等技术，那么我们就告诉面试官，我所掌握的技术： 我精通JVM，熟悉jdk原理，熟悉spring cloud,sping boot等框架，熟练掌握redis，kafka，rocketmq等中间件，精通mysql数据库等。
可以看出，一开始他针对JVM进行发问，不过问的问题还是比较基础的，这点难不倒我，我直接一个完美的回答。然后他看难不住我，转头又开始问我spring相关的问题了。
我依然一个完美回答，他转头又问了中间件方面的问题，不过，这些问题怎么都这么简单呢，是时候让他上点难度了。
让他上点难度，直接问我分布式一致性的问题了，这个问题虽然我也能回答一二，但是我想逗一下他，告诉他我不会，看他会如何回答。
当我回答不上来的时候，他给我解释了一遍。但是他的解释也太简单了，让他再详细一点，我们直接反客为主。
OK,这次他的解释很详细，偷学成功。 不过这种方式还是有点慢了，我能不能直接让他给我输出面试题呢：
这种方式就快多了，一次性能够获取到几十个面试题，只要你想，多少个都可以。不过答案部分有点简单了，没有关系，我们让他输出详细些。
好了，将这些面试题收集起来，我就可以去面试求职者了。 对了，如果你也想体验一下这个AI面试官，可以电脑端登录地址：https://ai.。更多角色等你体验哦。
四、总结 今天主要介绍了通过AI来辅助面试的过程，AI助手在生成面试题方面具有一些独特的优势。首先，AI助手可以利用大量的数据资源和算法模型，生成多样化、质量高的面试题，避免了传统准备过程中的重复和偏颇。其次，AI助手可以根据面试官的需求和求职者的情况个性化地定制面试题，提高面试过程的针对性和效果。此外，AI助手还具备快速生成面试题的能力，大大节省了面试官的时间成本。  程序员修炼 后端 | 前端 | 面试 | ChatGPT |
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