面试官指南
本页为面试官与招聘方准备。所有声称都在公开仓库留有证据链，欢迎抽验——包括本页的数字。
五考点 ↔ 证据映射
| 面试考点 | 我的主张 | 2 分钟入口 |
|---|---|---|
| 数据分析能力 | 同一份数据，SQL/pandas 双实现交叉验证，口径先行可查 | UserBehavior 案例报告 |
| AI 落地与评测 | 不只「会用 AI」，而是给 AI 建了 66 例评测集与回归基线 | 评测驱动的第一次产品迭代 |
| 模型评估与伦理风险 | 40 条消费级 AI 产品逐条实测，失败案例与成功案例同等呈现 | 拆解豆包 |
| 数据叙事 + 前端工程 | 读者可以在浏览器里亲手复算我的数据（DuckDB-WASM） | 数据故事：九日谈 |
| 工程判断与合规 | 口径宪法 + 构建期门禁 + 反向验证过的质量防线 | 评测章程 |
第五考点（工程判断与合规）的写作线 2027-01 启动，当前以章程、口径宪法与门禁体系作为该考点的工程侧证据。
三条高速通道
- 看一次现场复算（数据能力）：打开数据故事，滚到底部查询框，点「运行查询」后任选一个类目跑查询——数字是浏览器本地 DuckDB 现算的，不是截图，您可以改条件自己算。
- 看一次完整的评测驱动迭代（AI 产品方法论）：契约修复报告——基线评测抓到 4 例契约违例，三分类归因（真缺陷/契约过严/检查器误报），修复后复测 66 例结构检查全部通过。
- 看失败案例库（诚实度）：拆解板块里失败与部分完成的记录逐条可查（含判定归因），判定分布由构建期门禁与 40 条原始记录 JSON 强制一致——您看到的数字不是手写的。
我的声称如何核验
- 全部工作在公开仓库：spec → 实施计划 → 评测章程 → 实测记录 → 报告 → 审查报告 → 经验库，决策全程留痕；仓库首页有 CI 徽章。
- 本地
npm run build会跑构建链全部内容/死链/口径门禁，任何对不上的数字直接让构建失败。 - 拆解报告的条数与判定分布在 frontmatter 以结构化 claims 声明，由
check-dissections.mjs第七条门禁与记录集合机械核对。
时效声明
拆解与评测结论锚定 2026-10-02 前后的产品版本（每篇报告页有具体口径与版本注记）；数据故事基于 2017-11 淘宝公开数据集的固定抽样。产品会迭代、结论会过期，但方法、口径与流程不会。
联系
GitHub：YHLLXY