AI面试备考工具栈

作者拿到 Meta 面试邀请后立刻搭建的备考组合，几个层次：

1. 建一个"面试教练"project：在 Claude 里开一个专门的 project，喂入网上能找到的最佳面试资料（作者提到大量借鉴了 Ben Erez 的框架），把这个 project 当作"教练"，随时可以去咨询该阶段该做什么、做模拟面试。关键指令：明确告诉教练"不要让我感觉良好，我要你让我为面试做好最充分的准备"（"I don't want you to make me feel good. I want you to make me as ready as possible"）——避免 AI 的谄媚倾向（sycophancy）稀释反馈质量。
2. 用免费的真题库做数据分析定优先级：找到一个持续更新的面试真题库（作者提到 Louis Lynn 维护的题库），用 Perplexity 的浏览器 Comet 跑 agent 分析"哪些问题被问得最多"，据此决定该优先练哪些题型，而不是漫无目的地刷题。
3. 自建小工具练最弱项：作者发现自己在"产品问题的用户分群"上薄弱，于是用 Base44 花时间做了一个小游戏——生成分群问题、自己做选择——通勤路上就能练。这是"针对具体弱点自建练习工具"而不是依赖通用聊天。
4. 让 AI 扮演"完美候选人"来学习：对于没时间做真人模拟的问题，直接让 Claude 扮演候选人给出一个高质量回答，从"看一个近乎完美的答案长什么样"中学习。
5. 不可替代的一环：真人模拟面试：作者明确指出，AI 模拟能带你到一个程度，但真正的突破仍然来自冷启动联系 LinkedIn 上的人做真人模拟面试，尤其是像 Meta PM 面试这种竞争激烈的场景，"没有绕开这一步的办法"。