我第一次把 AI 项目写进简历,是在一个周末

简历困境:会写代码,却没有项目
作为计算机专业的学生,我和许多同学一样:

有编程基础(Python、Java 都学过)
掌握主流框架(Django、Spring Boot、React)
完成了所有课程设计(数据结构、算法、数据库)
但当面对实习或求职时,简历总显得空洞无力。

我的简历是这样的:
项目经历:
1. 学生管理系统(课程设计)
2. 图书借阅系统(数据库作业)
3. 计算器应用(Java 课程项目)
每次面试,HR 都会问:"你做过完整的项目吗?"

我的回答总是结结巴巴:"这个...算是做过吧,但就是课程作业..."

HR 继续追问:"能演示一下吗?或者给个链接?"

我:"呃...那个代码在本地,没有部署..."

面试到这里,基本就凉了。

转机:一个周末的 AI 实战
直到我参加了一个周末实战 AI 培训班,彻底改变了我的视角。

这个培训班的核心理念不是"学多少知识",而是**"做成一个真实可用的产品"**。

时间安排:
周五晚(19:00-22:00) - 快速启动

AI 工具链介绍(LangChain、向量数据库、API 调用)
产品设计思路(从需求到功能拆解)
技术栈选型(前后端分离 vs 全栈方案)
周六全天(09:00-21:00) - 疯狂开发

上午:功能设计 + 核心逻辑实现
下午:前端界面 + 后端 API 对接
晚上:功能测试 + Bug 修复
周日半天(09:00-15:00) - 部署上线

代码优化和文档编写
服务器部署(Vercel/Railway/云服务器)
获得可公开访问的 URL
我做了什么项目?
项目名称:AI 学习笔记助手

核心功能:

上传 PDF/Markdown 文档,自动提取知识点
AI 生成思维导图和复习问题
支持问答式复习(基于文档内容)
技术栈:

前端:React + Tailwind CSS
后端:FastAPI + LangChain
数据库:Pinecone(向量数据库)
部署:Vercel(前端)+ Railway(后端)
最终成果:

一个完整可访问的网站:https://ai-notes-helper.vercel.app
GitHub 仓库:完整代码 + README 文档
实际使用反馈:3 位同学试用并提出改进建议
简历质变:从作业列表到项目经历
周末结束后,我把这个项目写进了简历。第一次,我的简历不再像作业列表,而是有可验证、可追问的项目经历。

优化后的简历:
项目经历:
AI 学习笔记助手 | 个人项目(线上可访问)
- 技术栈:React + FastAPI + LangChain + Pinecone
- 功能:支持文档上传、知识点提取、AI 问答、思维导图生成
- 成果:部署上线,累计 50+ 次访问,获得 3 条用户反馈
- 链接:https://ai-notes-helper.vercel.app
- 代码:https://github.com/xxx/ai-notes-helper
面试时的变化:
HR:"你做过完整项目吗?" 我:"做过,这是我上个月完成的 AI 学习笔记助手,您可以直接访问这个网址体验。"

HR:"能讲讲技术实现吗?" 我:(自信满满)

"前端用 React 实现响应式界面"
"后端用 FastAPI 处理文件上传和 AI 调用"
"用 LangChain 封装 OpenAI API,实现文档解析和问答"
"用 Pinecone 做向量存储,提高检索效率"
HR:"遇到过什么难点?" 我:"最大的挑战是文档切片策略,一开始切片太大导致上下文丢失,后来优化成滑动窗口方案,准确率提升了 30%。"

HR:"有用户反馈吗?" 我:"有 3 位同学试用后提出建议,比如支持更多文档格式、增加笔记导出功能,我在第二版中已经实现了部分需求。"

面试官明显眼前一亮。

核心经验总结
在这个过程中,我总结了几个关键经验:

1. 不要追求完美,先跑通完整流程
错误做法:想做一个完美的系统,结果卡在某个功能上,项目永远做不完。

正确做法:

第一版只实现核心功能(MVP 思维)
先跑通"上传 → 处理 → 展示"完整链路
后续迭代再优化细节
我的实践:

第一版只支持 PDF 上传和简单问答
第二版增加思维导图生成
第三版优化界面和增加导出功能
即便功能不复杂,完整闭环比零散练习更有价值。

2. 真实可访问胜过演示截图
对比:

截图:HR 只能看,无法体验,说服力弱
可访问链接:HR 可以直接操作,真实感受产品
我的做法:

部署到 Vercel(前端)和 Railway(后端)
获得稳定的公网 URL
在简历和面试中直接分享链接
效果:HR 能直接体验,比你讲一百遍都有说服力。

3. 记录反馈,优化产品
做法:

邀请同学试用,记录他们的使用体验
收集问题和改进建议(建立 Issue 列表)
根据反馈迭代产品(体现产品思维)
我的记录:

用户反馈:
1. 希望支持 Word 文档上传 → 已在 v2 实现
2. 生成的问题太简单 → 调整 prompt,增加难度梯度
3. 界面不够美观 → 重构 UI,使用 Shadcn 组件库
这些迭代记录在面试中非常加分,证明你有产品思维和持续优化能力。

给同学们的建议
1. 选择合适的项目方向
推荐方向(适合周末完成):

AI 工具类:笔记助手、简历优化器、面试刷题助手
数据可视化:个人消费分析、学习时长统计、GitHub 贡献图
小工具:二维码生成器、图片压缩工具、Markdown 编辑器
避免的方向(周末难以完成):

社交平台(功能太复杂)
电商系统(涉及支付和物流)
大型管理系统(需求不明确)
2. 技术栈选择建议
前端:React(生态丰富)或 Vue(上手简单) 后端:FastAPI(Python,适合 AI)或 Express(Node.js,前端友好) 数据库:Supabase(免费)或 MongoDB Atlas(文档型) 部署:Vercel(前端)+ Railway/Render(后端)

3. 时间分配建议
需求设计:10%(不要过度设计)
核心开发:60%(聚焦核心功能)
测试优化:20%(保证基本可用)
部署上线:10%(自动化部署)

结语
这次经历让我明白:真正重要的不是你学了多少知识,而是你做成过什么东西。

AI 不是课堂作业,而是你能力的证明。只要跑通一次完整流程,你就能在简历、面试、甚至实习中获得实质性优势。

与其学习更多零散知识,不如先完成一次完整闭环。

如果你也在为简历发愁,不妨这个周末就开始动手。选一个小而美的项目,两天时间,从零到上线。相信我,这个经历会让你的简历脱颖而出。

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