来自 Will（小红书 UX/AI 求职博主）课程的 Tools 区。这里只蒸馏可迁移的部分：用一个定制 GPT（他做的叫 PitchPro，本质是"喂你简历+JD+作品集截图 → 吐定制化作品集文案与面试逐字稿"的写作机器人）该怎么组织提问，加上一套通用面试题库和把项目讲成故事的提示词。产品专属操作（怎么充值、怎么订阅他的 bot、装哪个 VPN）一律跳过——那部分是 onboarding，换个工具就失效。
对 PM 的意义:① bot 使用心法其实是"怎么和任何 LLM 协作产出高质量长文档"的通用功夫(逐层逼细节 / 记事本沉淀 / 编辑而非续聊),做 PRD、写复盘、做竞品都一样。② 面试题库是现成的自检清单——拿来反问自己每个项目能不能答上,就知道哪里讲不清。③ 创意叙事提示词解决"项目讲得平"的通病,述职/路演同样能用。④ 面试展示的结构模板(Problem→Process→Impact)和 STAR、看文化不看公司名在 Google UX 证书 / 作品集·简历·面试·求职,那篇是骨架,这篇是题库+话术,配合着用。
一、Bot 使用心法（和任何 LLM 写长文档都通用）
Why 单列这节:大多数人用 AI 写作品集/面试稿的失败,不是工具不行,是喂法不行——一句"帮我梳理流程"换不来能用的东西。下面 7 条是从他的产品操作里剥掉"点哪个按钮"之后,真正能迁移到任何写作场景的协作习惯。
1. 喂上下文的最小三件套：素材 + 目标岗位 + 明确指令
写定制化自我介绍/面试稿,最省事的喂法:自己简历截图 + 目标岗位 JD + 一段说清"要什么"的 prompt,一并丢进去。机器人据此交叉出"你的经历 × 这个岗位要的能力"的定制稿,而不是泛泛的模板。
可复用模板:这是我的简历[截图] + 目标岗位 JD[截图]。请按[指定结构]生成一份[场景:可口述的自我介绍 / 2 分钟项目口述 / ...],只输出正文,不解释。
Why:LLM 不知道你要投哪儿,给它岗位锚点,它才能做"匹配度"而不是"罗列"。这和你写 PRD 时先给业务背景+目标用户是一个道理——上下文决定输出的相关性。
2. 先搭大框架，再逐层逼细节（不要指望一次到位）
机器人第一次只会给"背景→问题→挑战→方案→数据→复盘"这种粗框架,框架对了不代表能用。正确节奏:确认框架无误 → 针对某一段提具体扩展要求 → 再下钻。 比如对方案不够具体,就追问"在这三个策略下,各补一段客观的验证过程和方法";对挑战不够可信,就追问"给第一个挑战加一段曲折的失败经历,增加难度和真实性"。 Why:一次让 AI 直出整体满意结果是不可能的。分层逼细节 = 你始终掌控大结构,只让它填空,质量和可控性都更高。等同于产品里的"先定信息架构再填内容"。
3. 指令越具体越好——给主语、给目的、给期望输出形态
这是最易踩的坑,单独强调。 最怕的指令长这样:"根据项目写一个推导分析的框架"——主语缺失(推导出什么)、产出形态不明(框架是图表? 清单? 流程图? 报告提纲?)。
| ✗ 大而空 | ✓ 具体可执行 |
|---|---|
| 帮我梳理流程 | 把"识别出关键问题"之前各环节的方法和推理过程进一步细化,使其更客观完整、有说服力 |
| 根据项目写个推导框架 | 围绕这个设计项目,梳理出含[问题定义→用户研究→数据分析→洞察提炼→方案输出]五步的推导结构 |
好指令的公式:具体到针对哪里 + 要输出什么形态 + 我让你做这件事的原因。 Why:AI 不会猜你脑子里的隐含前提。把"对谁、要什么、为什么"说全,它才不会自由发挥跑偏。这条对所有 AI 协作通用——你给 Claude 写 prompt 时同理。
4. 同步开记事本，随时沉淀满意片段（防整段重写）
用 bot 时同步开一个 Notion / 记事本,大框架定了之后,每出现满意的局部就立刻拷进去保留。 Why:LLM 对话里,你为了改一个小地方往往触发它把整段重写,把刚才满意的部分也冲掉了。外部记事本是你的"版本暂存区",让你只合并精华、不被它的随机性绑架。多块内容攒齐后,再丢回去让它"在遵循原文内容与逻辑的前提下,合成一份 N 分钟逐字稿"。
5. 不满意就编辑原指令，别一直续聊
输出不对时,回去改那条原始 prompt 重发,而不是在后面不断追加新对话。 Why:续聊会让上下文越堆越乱、错误被带进后续轮次;改原指令 = 从源头修正,拿到的结果更准。（类比:代码改 bug 要改根因,不是在后面打补丁盖。）
6. 从 UI 截图反推"数据—洞察—方案"（补全作品集证据链）
作品集常缺"为什么这么改"的证据。把一张方案 UI 截图丢给 bot,具体地让它反推:这个界面存在什么问题、对应什么数据、改版具体该动哪里。它能给出 Data（数据）→ Insight（洞察）→ Recommendation（优化建议）→ 验证方式（A/B 测试）→ 结果 的完整链条。觉得方案偏"加功能"而非"优化体验",就提示它"解决思路要围绕体验设计师的工作范围,尊重原文专业内容"或"给我几个 UX 方向"。
Why:面试官最看"洞察↔决策"的显式连线(见 Google UX 证书 / 作品集·简历·面试·求职 附录第 5 条)。bot 帮你把事后才意识到的逻辑补成结构化证据链,但事实得你自己核——数据是它编的合理值,真做过的项目要替换成真实数字。
7. 练答题必须用语音，不要打字
让 bot 做模拟面试时,回答一定用语音输入,不要手打。 Why:打字给你充足的思考和修改时间,而真实面试要的是即兴、快速、清晰的口头表达。语音能同时练即时反应、语言组织、语调语速和自信度——这些都是考官在评估的维度。这条迁移到任何口头汇报/路演的准备。
产品专属操作一句话带过：PitchPro 是 Will 做的定制 GPT,需 GPT Plus + 翻墙才能用;成品作品集内页可配合 NotebookLM(把面试稿存 txt/pdf 喂进去生成 PPT 结构与每页图文参考)+ Figma 粗排版式。这些是他那套工具链的具体落点,心法部分(上面 1–7)换任何 LLM 都成立。
二、UX/设计通用面试题库（按 8 类归组 + 怎么答）
Why:这是一份可直接拿来自检的题库。用法不是背答案,而是逐题反问自己"我哪个项目能答这条、能不能用数据答"——答不上的地方,就是作品集还没讲透的地方。和 Google UX 证书 / 作品集·简历·面试·求职 的 STAR 法配合:行为/经历类题用 STAR(情境→任务→行动→结果)套;认知/取舍类题考的是判断框架,要亮观点+给理由+举例。
0｜开场通用题（HR 高频，先备好标准答案）
最大优点 / 未来 5 年职业目标 / 想在什么团队氛围成长 / 对我们公司或产品的理解 / 为什么对体验设计师岗位感兴趣 / 你能带来什么独特价值 / 最快入职时间 / 期望薪资。 怎么答:这类是"匹配度+稳定性"探测。优点要接岗位 JD;职业目标别说得比这个岗位还远(显得跳板);"对公司理解"务必提前查产品做过功课。薪资问题给区间+留弹性。
1｜Context 项目背景（讲清你做的是什么、为谁做）
最满意的项目 / 你负责的范畴与目标、围绕目标做了什么 / 用户画像与使用场景 / 整体目标解决了哪些痛点 / 相比竞品的独特优势 / 作品集项目的用户构成与内容来源 / 项目定位与主要卖点 / 为什么它是作品集里最有价值的 / 设计需求如何确定、优先级如何判定 / 目标用户如何分层、核心需求是哪些。 怎么答:先用一句话把"为谁解决什么"说清(等于案例研究的角色+目标+用户,见 Google UX 证书 / 作品集·简历·面试·求职 案例研究 7 要素)。"为什么这个项目最有价值"要落到岗位匹配,别只说自己喜欢。
2｜Purpose 价值与指标（最考 PM 思维，必须有数）
核心衡量指标 / 设计体验如何评估、标准与框架 / 需求从何而来、如何算 ROI / 你最关注哪些指标、怎么算 / 目标与指标的设定过程 / 每个模块的实现逻辑如何反映在数据上 / 如何平衡成本与体验 / 收益如何体现、具体数据 / 最满意项目的核心指标。 怎么答:这是 PM 的主场也是设计师的软肋。每个项目至少备 1–2 个量化结果("任务完成率 +26%""转账步骤 −33%")。说不清指标=没想清价值。ROI/成本权衡类要展示你懂"设计要为业务负责"。
3｜Way 设计思路（考过程而非结果）
重做会用哪些不同策略 / 最大难点与解法 / 抽象成模块化结构你负责哪些 / 一次改进体验的完整流程实例 / 项目里最有价值的部分 / 你的具体贡献 / 端到端流程与你的主要角色 / 与团队/客户的沟通方式 / 如何识别并解决用户痛点。 怎么答:考官要"你怎么从概念走到交付"的过程(对应 Google UX 证书 / 作品集·简历·面试·求职 面试三重点之"适应力")。讲清"识别问题→假设→验证→迭代"的链路,别只报结果。"重做会怎么改"是反思力信号,一定要能答。
4｜Result 结果评估（把指标归因到你的设计）
指标提升如何归因于你的设计、举例 / 你们如何完成整个项目、项目管理流程 / 你的优化策略实际效果 / 方案上线后的数据支撑、哪些待提升。 怎么答:难点在归因——证明"是我的设计带来了这个数",用 A/B 对照或前后对比说话。坦诚"哪些待提升"反而加分(见 Google UX 证书 / 作品集·简历·面试·求职 附录"把翻车当卖点")。
5｜Replay 收获与复盘（反思力与诚实度）
回顾有哪些能做更好 / 最大收获 / 遇到过仅凭自己解决不了的困难吗 / 再来一遍会怎么做。 怎么答:对应面试三重点之"学习心态"。"自己解决不了的困难"别硬撑全能,讲你怎么求助/协作解决,反而显成熟。
6｜Cognition & Methodology 认知与方法论（高频取舍题，考判断框架）
体验设计师的核心竞争力 / 用户思维 vs 业务思维 / 怎么看 AIGC 在体验设计的前景 / 最近体验好的 AI 产品 / 平时怎么保持对趋势的关注学习 / 最喜欢的 app 及优劣势与改进 / 让你设计类似 app 会怎么做 / 如何推动跨部门协作 / 怎么判断一家公司适合你 / 收到用户/客户反馈后如何处理 / 如何平衡:创新 vs 实际需求、美观 vs 数据驱动、长期价值 vs 短期需求、品牌统一 vs 产品特性、可测量性 vs 用户情感、创新性 vs 用户熟悉度、调研 vs 快速上线、美观 vs 功能 / 不同用户群需求冲突时如何决策 / 业务需求与用户需求冲突时怎么选 / 资源/时间不足时如何排优先级 / PM 和开发提不合理修改时怎么办 / 对自己方案有疑虑时怎么做。
怎么答:这一大类全是"没有标准答案的权衡题",考官要的是你的决策框架,不是站队。模板:先承认两边都有理 → 给出你的判定准则(通常落到"看哪个更服务核心目标/核心用户") → 举一个你真实做过的取舍例子。务必备好"最近体验好的 AI 产品"和"最喜欢的 app 改进点"——这两题几乎必问,临场想会很空。
7｜Management 管理（带团队/高级岗才问，处理冲突与向上管理）
团队能力参差怎么办 / 进度滞后如何带队解决 / 如何处理消极情绪与不良风气 / 有限资源下如何带队 / 如何鼓励主动创新 / 如何对待明星员工 / 团队目标与个人目标不一致 / 如何挖掘成员潜力、培养主人翁意识 / 一整组向上管理:上级有不同意见而你方案更贴用户、上级要快推但你认为时间不足、上级目标不清晰常变、对上级管理风格有异议、上级评价不客观、上级要你出虚高业绩报告、上级给不合理负面反馈、上级不支持你的培养建议时如何说服。
怎么答:管理题考"对事不对人 + 用数据/事实而非情绪沟通"。向上管理类的安全框架:理解上级的诉求/约束 → 用客观证据(数据/用户反馈/风险)而非对抗去陈述 → 给可执行的折中或分阶段方案。被要求出虚高报告这种,守底线但给替代方案,别硬刚也别妥协造假。
题库怎么用一次过:把上面 8 类当 checklist,挑你最想投的 1 个岗位,用 bot 押 20 道(指令见下方"复用指令")→ 逐题用语音答 → 答不上的回到作品集补证据。比泛泛背题高效得多。
三、把项目讲成故事的 10 套创意提示词（讲解项目用）
Why:作品集逐字稿写得对但讲得平,是最常见的"差临门一脚"。这 10 套提示词把同一份项目内容换皮成不同叙事结构,核心都是"加钩子(hook)制造悬念,让面试官像追剧一样听下去"。用法:先让 bot 产出一版常规 5 分钟面试稿,把它复制进下面任一模板的[项目简介]位置,生成更抓人的 10 分钟版。对应 Google UX 证书 / 作品集·简历·面试·求职 附录第 9 条"把案例讲成某一天的真实经历"——把独白变对话。
通用开场:我即将参加专业 UX 面试,想用更有创意的方式讲项目,请基于以下[项目简介],生成时长 10 分钟的面试话术逐字稿:______
| # | 叙事结构 | 一句话打法 | 钩子示例 |
|---|---|---|---|
| 1 | 纪录片式 | 按时间还原真实过程,带具体时间/地点/角色/冲突 | "然而,真正的挑战才刚刚开始" |
| 2 | 用户视角一镜到底 | 用目标用户第一人称,按一天时间线展开情绪与操作 | "就在我以为一切结束时,意外发生了…" |
| 3 | 推理悬疑剧 | 开头抛异常/疑点,阶段性揭示调查(数据/访谈/验证) | 每个发现末尾再抛新问题 |
| 4 | 战役回顾法 | 分 3–5 个"战役"讲战略目标/战术/执行/成果 | "下一步会更难""意想不到的阻力出现了" |
| 5 | 双线交错 | 一条线讲执行,一条线讲指标变化,互相呼应 | "然而数据告诉了我们一个完全不同的故事" |
| 6 | 失败-反转 | 先铺垫一次失败(背景/原因/影响),再讲反转 | "就在大家以为项目会被放弃时…" |
| 7 | 高光瞬间倒叙 | 开头用最具冲击力的成果,再回溯过程 | "这个看似简单的结果,其实历经了…" |
| 8 | 旁观者笔记 | 由第三方(同事/用户/领导)视角叙述,增真实感 | "当时我们完全没想到接下来会发生什么" |
| 9 | 未来回望法 | 假设项目完成一年后,从未来视角回顾长期影响 | "而这一切的转折点,其实发生在…" |
| 10 | 微观细节切入 | 从一个小细节放大到全局,用数据+用户反馈收尾 | "正是这个看似微不足道的细节,引发了…" |
怎么选:有亮眼数据 → 用 #7 倒叙或 #5 双线(让数字成为悬念);项目踩过大坑 → 用 #6 失败反转(把翻车变卖点);流程长而复杂 → 用 #1 纪录片或 #4 战役(分段消化);想突出共情/体验 → 用 #2 用户一镜到底。注意:叙事是包装,内核(问题→过程→影响)不能被花哨盖住,数据和洞察仍要清晰——这点和 Google UX 证书 / 作品集·简历·面试·求职 附录"复杂度让位于清晰度"一致。
四、可直接复用的指令速查（Cheatsheet）
Why:把前面散落的有效指令收成一张表,改灰色变量即用。
| 场景 | 指令模板（替换[变量]） |
|---|---|
| 定制自我介绍 | 这是我简历[截图]+目标岗位 JD[截图],按可口述的 UX 自我介绍结构生成 45–60 秒话术,只输出正文不解释 |
| 搭项目大框架 | 把这份作品集截图当输入,生成"背景→问题→挑战→方案→数据→复盘"的项目框架（图别太长） |
| 扩体验指标 | 在整个项目中加入一些合理的体验指标 |
| 扩验证过程 | 在这三个策略之下,各加入客观的验证过程和方法 |
| 增挑战可信度 | 为第[N]个挑战添加一段曲折的失败经历,以增加难度和真实性 |
| 从 UI 反推方案 | 针对这个界面截图,给出 Data→Insight→Recommendation→验证方式→结果的完整链条,围绕体验设计师工作范围 |
| 生成口述文案 | 根据上述内容生成 [2] 分钟面试口述文案,第一人称"我"叙述 |
| 按 JD 调框架 | 这是目标岗位 JD[截图],请据此调整上述项目结构和内容,使其更符合岗位要求 |
| 纠偏回体验范围 | 解决思路和策略要围绕体验设计师的工作范围,尊重原文的专业内容 |
| 押题 | 我是[初级]UX 设计师,目标 JD 是[…]。结合我的作品和 JD,押 20 道(由浅至深、最易被问、关于方案真实性的)问题 |
| 解题 | 针对"[某题]":给 1 分钟口述答案 + 分析问题本质 + 几个变体 + 一个好记的回答思路 |
| 模拟面试 | 请扮演[岗位]面试官,基于我提供的 JD 和作品集面试话术提问,我说"可以开始了"就问第一题(随后可追加"评得严一些""给相似问题+考官目的"等) |
关键术语速查（Glossary）
| 名词 | 一句话 |
|---|---|
| PitchPro | Will 做的定制 GPT,喂简历+JD+作品集截图吐 UX 文案与面试稿;心法可迁移到任何 LLM |
| 大框架→逐层逼细节 | AI 写长文档的正确节奏:先定结构再分段下钻,别求一次到位 |
| 记事本沉淀 | 同步开 Notion 暂存满意片段,防 AI 整段重写冲掉精华 |
| Action Title / 连接话术 | 把"三点优势"用"第一/第二/第三"串成可口述结构(讲解时加) |
| 创意叙事 10 法 | 纪录片/用户一镜到底/悬疑/战役/双线/失败反转/倒叙/旁观者/未来回望/微观切入 |
| 8 类面试题 | 开场/Context/Purpose/Way/Result/Replay/认知方法论/管理 |
<!-- 图片缺口:本主题源含 22 张 PitchPro 对话操作截图 + 1 张小红书长截图案例(百度网盘),均为"机器人界面/某次对话长什么样"的操作演示,核心方法已文字化覆盖,未嵌图(已 gitignore)。 -->