四大类必备AI工具详解
1. 核心效率工具：AI编程助手
这是技术岗位的“新键盘”，必须精通。
GitHub Copilot / Amazon CodeWhisperer：用于日常代码补全、生成单元测试、编写注释和文档、解释陌生代码。面试官可能会问：“你平时如何利用Copilot提效？”
Cursor / Windsurf：基于GPT的智能IDE，能通过对话进行复杂代码重构、跨文件修改、深度调试。掌握它，意味着你能更快地处理遗留代码或启动新项目。
关键点：不只是“用了”，而要能说出具体提升了哪方面效率（如“将编写Boilerplate代码的时间减少了40%”）。
2. 数据处理与分析工具
任何岗位都需要和数据打交道。
ChatGPT Advanced Data Analysis / Claude Code：能直接上传CSV/Excel文件，让其执行数据清洗、统计分析、可视化（生成图表）、甚至初步的机器学习建模。对于产品、运营、数据分析岗是硬技能。
Noteable / Hex：新一代的协作式AI Notebook，集成了GPT，能通过自然语言直接操作数据、生成SQL/Python代码。是展示数据项目能力的利器。
3. AI基础设施与云平台工具
证明你具备“工业级”AI思维。
主流云AI服务：AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning。你需要知道如何在这些平台上快速部署一个模型、进行A/B测试、管理训练数据。即使不是MLE，了解这些也能让你与工程团队更好协作。
MLOps工具：了解 Weights & Biases, MLflow 等用于实验追踪和模型管理的工具，表明你关注AI项目的全生命周期。
4. 沟通、协作与设计工具
体现你的综合职业素养。
Figma AI：能通过描述生成UI组件、设计稿，或自动完成繁琐的排版操作。对前端和产品岗至关重要。
Otter.ai / Fireflies.ai：自动转录会议、生成摘要和待办事项。在面试中提及你用此工具确保信息同步，能展示你的专业性。
Notion AI / Mem：用AI整理项目文档、会议纪要和知识库，快速生成报告草稿。
