五年前，我曾写过一篇文章，分享了当时从小厂跳槽到大厂的一些面试经历和感悟（原文链接：《Android| 小厂跳大厂,我是如何拿到腾讯头条美团小米的offer的》）。转眼五年过去，AI技术发展迅猛，已成为当下最热门的话题之一。但回到Android岗位的面试本身，我观察到其核心考察点与五年前相比，似乎并没有发生根本性的变化。这可能是因为移动端技术与大模型的直接应用场景之间，目前还存在一定距离。例如，我目前所在的部门正在探索RAG与AI的结合，这无疑是与AI紧密相关的方向，但在端侧，我们更多的工作是聚焦于如何更好地呈现大模型输出的数据，比如优化渲染体验、设计平滑的动态效果等。
尽管如此，我们依然需要持续思考：如何更有效地利用AI，提升自身对AI的认知和应用能力，从而在这一轮技术变革中获得优势。
最初的认知：AI辅助面试准备
谈及面试，我最初的想法是：既然许多大模型学习了海量的代码和文档，那么对于面试中常问的那些知识点，它们的理解应该相当到位，是非常好的面试助手。于是，我开始尝试向AI提问，用以学习和梳理面试常见问题。但这种方式学习起来比较零散，不利于系统性地整理和后续复习。
因此，我调整了策略：先引导大模型构建出Android的知识体系大纲，然后针对大纲中的每个知识点，让AI生成详细的使用方法、原理解析、深度分析以及相关的面试题和参考答案。之后，我再将这些内容系统地整理到飞书文档中。虽然AI在内容生成时，质量偶尔会有起伏，需要我反复进行引导和校正，但相较于以往四处查找博客和资料的低效方式，这种做法的效率确实提升了不少。
更进一步：从个人工具到产品化构想
在整理资料的过程中，我开始思考：这些精心梳理的面试资料，是否可以产品化，让更多有需要的人受益？在阅读学习时，能否更深度地结合AI的能力？比如，遇到不理解的地方，让AI提供更详尽的解释；或者根据特定主题，让AI生成更多的面试题和答案进行练习。
虽然飞书文档本身是不错的工具，但我预感到它可能无法完全支撑我后续更复杂的设想。于是，“开发一个专属产品来实现这些想法”的念头逐渐成形。如果放在以前，这个想法很可能会因为前端开发技能的欠缺而暂时搁置。但AI编程工具的出现，让这一切变得可行。在订阅了一年的Cursor并准备好一台阿里云服务器后，我便着手将这个想法付诸行动。
产品上线：Android Interview Copilot的诞生
经过几周的努力和打磨，我的产品——Android Interview Copilot网站——终于上线了第一个版本。尽管目前还有一些内容和功能尚待完善，但我希望先通过MVP（最小可行产品）的形式，来验证这个产品方向的有效性，以及它是否能真正帮助到大家。
- 访问地址： android-interview.cocoder.cn (https支持后续会尽快加上)
网站主界面：
根据大模型提供的知识大纲，我规划了十几个核心课程，每个课程下设若干主题，总共覆盖了上百个细分知识点：
每个主题都包含了详细的内容介绍、代码示例、源码解析以及必要的图表。坦率地说，AI在输出这些讲解时，其内容的平均质量和深度，我觉得是能够超出不少普通技术博客文章的
AI模拟面试官：提升实战演练效果
此外，我还实现了一个基于文字对话的AI模拟面试官功能。这个功能主要是为了验证模拟面试对大家的实际帮助有多大。如果用户反馈良好，后续我可能会考虑研发带有数字人形象的语音对话功能，以提供更逼真的体验。
在AI时代之前，大家准备面试可能更多的是通过不断投递简历，在一次次实际面试中寻找感觉，并通过面试后的回忆来整理和弥补知识盲点。这个过程往往耗时较长，且在紧张状态下，一些面试难点可能难以完整回顾，部分问题也未必能找到准确答案，使得复盘总结的效率不高。因此，我开发的AI模拟面试功能，旨在帮助大家提前适应面试节奏，进行更高效的查缺补漏。
该功能支持解析用户上传的简历，并能根据简历内容进行提问或追问。如果用户不方便上传简历，也可以选择自己的工作年限，AI会据此调整提问的难度和侧重点。面试结束后，系统还会生成相应的面试报告和面试记录：
目前这个功能的基座模型采用的是Deepseek-v3-0324，个人觉得效果还行。如果大家使用过程中有什么问题，欢迎大家在使用过程中提出宝贵意见，随时与我交流。
未来规划与展望
目前上线的网站仍处于MVP阶段，算是我个人一些想法的初步实践。在未来的迭代中，我计划逐步加入更多功能：
- 学习过程中遇到疑难点时的智能追问与解答
- 更丰富的面试题库及专项练习模块
- 交互更自然的数字人面试官
- 简历智能分析与优化建议
- 针对特定技术方向（如客户端安全、音视频等）的深度专题内容
- 逐步扩展对其他技术栈的支持：如iOS、Flutter、鸿蒙等
如果你有任何其他的建议或想法，非常欢迎通过网站的“关于我”页面联系我，或者直接在本文下方留言。
另外，如果你对算法与数据结构的学习也感兴趣，也欢迎体验我早些时候开发的另一个动态演示算法过程的网站： 从“啃算法”到“看见算法”：如何更好地学习算法和数据结构
