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好吧，在这个经济环境下，盲目地乱试是行不通的。我最近确实有一个人成功获得了 Meta 的 L6 职位，他们通过与 co-pilot 进行了 50 次练习来准备面试，并且他们说这是他们准备过程中最有价值的部分。你可以问它，比如，“嘿，你是一名 Meta 的产品经理。你会如何为志愿服务设计一个产品？”所以，它会映射出生态系统的参与者，选择一个生态系统参与者，然后在它开始定义细分市场之前会和我确认。然后它会选择第一个问题。时间匹配的摩擦，最高频率和严重性。我认为现在想要获得一个产品经理职位，尤其是非常好的职位，竞争从未如此激烈过。原因在于，公司在招聘方面变得极其挑剔，特别是关于他们想招聘谁。所以，候选人现在能做的最好的事情来在这个市场中脱颖而出是，好的，欢迎大家。我今天的嘉宾是 Ben，他曾是 Meta 的产品经理，帮助数百人获得了他们梦寐以求的科技行业产品经理职位。我非常期待与 Ben 谈论产品经理就业市场的现状，并请他向我们展示如何构建一个 AI co-pilot 来帮助你准备产品经理面试，并提供一些实际的例子。所以，欢迎 Ben。>> 是的，谢谢你邀请我，Peter。非常激动。>> 你好，Dave。所以，所以我们先做一个现实的评估，比如，嗯，现在产品经理的工作怎么样？好还是不好？我认为产品经理的职位空缺数量急剧增加，与此同时，我认为现在想要获得一个产品经理职位，尤其是非常好的职位，竞争从未如此激烈过，原因在于公司在招聘方面变得极其挑剔，特别是关于他们想招聘谁。他们基本上在寻找有相关工作经验的人。所以，人们走到最后阶段，面对两三个其他候选人是很常见的，就像一个人是 100 分中的 99 分，另一个人是 100 分中的 98 分。你知道，就像每个人都非常接近，他们必须做出这些边际决策。所以，嗯，候选人现在能做的最好的事情来在这个市场中脱颖而出是，获得真实的推荐，并在第一次接触时就将自己定位为最适合这份工作的人，并一直讲述这个故事，并保持一致性。>> 好的，太棒了。那么现在我们来谈谈面试过程，也许我们可以专注于一种类型的面试，可能是最常见的类型，即产品思维产品感觉面试，嗯，你实际上为 Lenny 的通讯写了一篇非常棒的文章。嗯，也许我们可以先从高层次上涵盖面试的结构，然后你也许可以分享一下它的样子。>> 是的，完全可以。所以，从高层次上讲，产品感觉面试以一个问题开始，问你，你知道，嗯，告诉我你最喜欢的产品以及你如何改进它，或者让你，如果是 Meta 的面试，可能是，你知道，你是一名 Meta 的产品经理，为志愿服务设计一个产品，或者为园艺设计一个产品，对吧？这是一个非常开放式的问题，关于你如何改进或增强某事。好的？很多人犯的错误是他们直接跳进去了。好的？好的。我详细介绍了人们在面试中犯的错误，这些错误不利于向面试官提供他们需要的信息。嗯，面试官真正想看到的是，尤其是在 Meta 的规模上，他们想看到大量的结构和非常简洁的沟通，以及候选人在这些对话中如何展示自己。他们想知道候选人出现时，有一个非常清晰的游戏计划，他们打算如何从一个非常模糊的提示到一个非常具体的解决方案，可以在 35 分钟的时间内完成。所以，我们正在看的游戏计划是，嗯，我提出的框架，包括关于每个部分应该花费多少时间的建议，它确实从为你所谈论的产品或这种增强的动机奠定基础开始。所以，就像志愿服务一样，你还不知道产品会是什么，但你知道它将是 Meta 的一个志愿服务产品。所以，它必须与 Meta 作为公司的使命，以及 Meta 的动机和用户群有关。所以，就像深入了解志愿服务对 Meta 来说可能有趣的基本原因。然后，如果你进入细分市场，这里是我们如何选择一个目标受众来关注练习的过程，因为你不能一次性为所有人构建，也不应该这样做。嗯，但他们只是想听听你是如何考虑缩小到一个特定受众的，这个受众在规模上是有意义的，并且在当前市场上相对于已有的东西在某些关键方面服务不足。所以，你选择一个细分市场，然后你想确定问题，我喜欢为细分市场设定一个角色，以便快速地用名字、年龄、居住地以及他们做什么来充实他们。然后确定该角色的旅程。想出一些问题。我喜欢在旅程的开始、中间和结束时各想出一个问题。所以，三个互斥的、不同的问题。嗯，然后根据哪个问题出现频率最高，并且具有最高的严重性分数来选择一个问题。所以，当它出现时，它会造成最大的伤害。然后，完成并真正着陆，通过讨论头脑风暴不同的解决方案来解决你选择的特定问题，并确保每个解决方案都以非常不同的方式解决它。然后讨论你为什么选择一个解决方案而不是其他解决方案。然后完成描述第一个版本的体验可能是什么样子。>> 是的。所以，我认为有几个要点，对吧？我作为面试官和被面试者都做了很多这方面的工作。我认为第一点是，这不像一次随意的谈话。这有点像一场比赛，你必须非常有条理，而且实际通过所有这些的时间非常有限。>> 对。所以，你必须把它当作一场比赛来对待。>> 这是一场比赛。这是一场有明确规则的比赛，嗯，我我不觉得现在说出来会尴尬，但在我职业生涯的早期，当我刚开始做产品经理时，我确实把产品感觉面试当作真正的谈话。我记得一次非常生动而痛苦的面试，他们问我最喜欢的产品以及我如何改进它。当时是 Zipcar。我仍然喜欢 Zipcar。嗯，但我只是直接谈论让我对 Zipcar 体验感到沮丧的事情以及我如何解决它们。事后看来，这是完全错误的方法。我当时不知道我正在玩一场有非常明确的规则和期望的游戏。而且我认为，尽管面试团队尽了最大努力，但他们似乎不知何故未能让候选人明白，这不是一次普通的谈话。我总是惊讶于人们会来，仍然像对待一次随意的谈话一样行事，就像没有人为你准备过吗？>> 是的。是的。而且我注意到的另一件事是，嗯，你的图表在这里，解决方案只占面试的不到 10 分钟，对吧？就像大部分时间你都在谈论用户和问题。>> 是的。>> 正确。正确。>> 因为他们评估的不是你最终想出的东西。我的意思是，那是信号的一部分，但他们想知道的是，他们想了解你的思维。他们想了解你是如何做到的。因为如果你考虑一个产品经理，他们会来到你的公司。你会把他们扔进某个领域，他们必须像你赌的是他们通过战略和问题进行推理，并做出非常好的优先级决策的能力。所以，我认为这种面试形式是出于需要而演变的，试图创造一个代理来模拟产品经理如何在工作中处理这种模糊性。>> 是的。而且似乎他们试图评估的核心思维是，你能否头脑风暴，比如，你知道，三个解决方案，或者，你能否头脑风暴三个东西，然后你能否有逻辑地谈论你如何对这三个东西进行优先级排序，对吧？这适用于用户、问题，也适用于解决方案，似乎就是这样。如果你考虑解决方案，这就像，嘿，有一个理论上无限的乐高积木集，但它并不是真的无限，因为我们说我们将在 Meta 生态系统内构建它。所以，我们有 Instagram，我们有 WhatsApp，我们有 Facebook，我们有 Quest。>> 考虑到所有这些乐高积木能力，AI 现在非常有趣。你知道，我们在社区方面有优势，我们有 40 亿用户。你知道，有很多东西你可以利用。比如，你会构建什么，对吧？所以，他们想听听你真正想出三种完全不同的解决问题的方法的能力。我认为三是神奇的数字。四太多了。会占用太多时间。两个并不能显示出足够的广度。所以，我认为三是所有这些的理想数字，顺便说一句。三个细分市场，三个问题，三个解决方案。嗯，然后你想真正展示你不是那种只锁定一个解决方案而看不到其他任何东西的人，这肯定是你职业生涯中与你合作过的产品经理或普通人身上看到过的。与那些只锁定一种解决问题方式的人合作可能有点挑战。>> 是的，绝对。是的。嗯，就像，我认为我一直有一个原则，那就是你必须寻求真相，你知道，如果你的数据服务，你的解决方案不正确，就像，你知道，承认它。好的？那么，让我们来谈谈，嗯，现在我们有了整体结构，让我们来谈谈，你知道，这个播客是关于 AI 的，所以让我们来谈谈如何让 AI 帮助我们回溯或思考这些过程面试。>> 是的，我认为现在有很多人在探索 AI 的各种应用。但是，我选择在面试准备的背景下花费时间的方式是，尝试将我多年来一直在谈论的东西，包括讲座、框架和模板，以及我做的模拟，并尝试找到一种方法来为人们提供更多练习这些材料的机会。因为最终，你可以真正掌握框架，但如果你在面试之前没有练习这些框架，你就不会处于良好的状态，就像我所说的，比赛日状态。嗯，你将理解足球的规则，但你实际上不会，你会在 5 分钟后感到疲倦，你将无法比赛。所以，你想达到比赛的健康水平。我认为，一种获得比赛健康水平的方法是，尽可能多地看到通过这些框架解决问题的例子。现状，就像我试图用 AI 解决的问题一样，如果你想到 Lewis Lind 的题库，我们可以在节目笔记中链接它，那就像是这些面试题的综合圣经，尤其是产品感觉问题。如果你开始处理它们，这个电子表格现在有近 3000 行，都是人们在面试中提交的真实提交。所以，有无数的问题你可以处理。所以，嗯，实际上互联网上并没有关于所有这些问题的最佳答案的例子。所以，你实际上不知道如何校准自己，如果你想处理其中的五到十个，如果没有一个好的 YouTube 视频，有人已经处理过了。所以，我想构建一种方法，让你能够看到一个好的回应是什么样的，它能内化我的框架，用于你从题库中想到的任何问题。所以，我到达那里，我认为我仍然在这里共享屏幕。嗯，人们可以在家完成这部分，如果你愿意。所以，我比这深入得多，我们可以与我出售的 co-pilot 讨论。如果有人只是想使用 Lenny 的帖子，这是一个免费的在线资源，他们想训练自己的 Claude 项目。所以，Claude 项目非常强大。你也可以在 ChatGPT 中做同样的事情。我们都有准备好的。但是，如果你想创建一个指令集，让你能够看到任何题库中的问题的产品感觉回应是什么样的。嗯，那么你可以从说“嘿，我想要你创建一个项目，让我可以练习”开始。我想让你有内化这个链接中的框架的指令，然后你得到一个初步回应，然后要求它变得更具体十倍，这样 AI 就能真正遵循指令，然后你得到另一个产物。所以，我们把这个产物，这些指令，用作项目知识。所以，项目知识基本上会告诉 AI，我希望你如何处理一个产品感觉问题。好的，这些与我的不同。>> co-pilot。这是 AI 根据你的帖子提出的提示。>> 正确。你只需要要求它以 markdown 格式进行格式化，因为通常这是最好的格式。嗯，然后我作为项目知识提供的另一件事是，我拿了我公开的、完全免费的产品感觉面试模板，并将其下载为 PDF，并将其附加到项目作为项目知识文件。好的？所以，这会让你能够问，比如，“嘿，顺便说一句，我喜欢你是 Meta 的产品经理。你会如何为志愿服务设计一个产品？”嗯，我真的很喜欢 Willow Voice，它是一个非常好的语音听写工具。>> 明白了。是的。>> 所以，嗯，你可以看到它基本上是通过陈述一些假设来开始的。它正在引导，引导我们完成它的游戏计划，你知道，我们不会深入批评内容本身，因为我认为我们没有时间。但陈述假设，然后在进行任何操作之前引导我们完成游戏计划的基本结构，与我推荐的做法完全一致。这对候选人来说很重要，要记住，好的？就像每次你处理一个问题时，被提醒这是你需要开始的地方非常有帮助。然后你只需要说“是”，然后它就会开始讨论产品动机。所以，使命。所以，所以，嗯，你为什么让 AI 扮演候选人的角色而不是面试官？>> 回顾一下，嗯，当我准备 2020 年初的 Facebook 面试时，我准备这些面试的方式是去 YouTube 寻找我能找到的尽可能多的模拟面试。很多都是通过一家名为 Exponent 的公司提供的，他们发布了大量的这些面试。我选择的准备方式，再次强调，我没有课程。我没有 co-pilot。我甚至不认识任何人。我认识一个人曾在 Meta 做过产品经理，他们很慷慨地和我进行了一次模拟，但我真的不知道如何准备。所以，我想，我只是要看这些，我试图在脑海中反向工程出接近这些的正确框架。所以我，事后看来，我是在模式匹配。我当时没有使用这个词，但我在试图找出模式。所以，我会看到一个问题被问到。我会暂停 YouTube 视频。我会在我的法律垫子上自己处理它。然后，要么当我卡住时，要么当我准备好时，哦，我很好奇他们是怎么做的，我恢复视频，然后我比较我提出的东西和模拟中的候选人提出的东西。可以推测，模拟中的候选人是一名优秀的候选人，因为他们正在制作 YouTube 视频，所以他们一定很棒。嗯，所以我一直这样做。我为产品感觉面试做了大约五到七次这样的面试。我也为分析性思维做了同样的事情。当时它们被称为执行问题，最终得出了我的框架。现在，我希望我能够在我走过这些模拟的时候，几乎可以像选择自己的冒险一样提问，并问它。哦，你为什么选择这个细分市场，或者，你为什么选择这些问题，或者，嗯，为什么是这样的使命宣言？你知道，为什么是这个北极星指标？为什么不是这个？有没有不同的护栏你可以选择？对？就像，我发现我的好奇心就像，我希望我能问他们更多关于这个问题的问题。所以，回到你的问题，我构建了 co-pilot 来模拟候选人，因为这正是我在准备面试时希望拥有的，即能够在我正在处理的模拟中，在我感到不清楚的方向上，真正地推动和拉动候选人。>> 所以，所以，正确的流程是这样吗？所以，首先你必须先构建 co-pilot，对吧？提示项目，然后你可能从 Louis Link Spank 那里得到一些问题，然后自己尝试，然后，你看到 co-pilot 如何回答，然后你学习和比较答案，这个想法。>> 这正是这个想法。是的。而且，我可以在节目笔记中链接这些，我在 Maven 上有两个免费讲座，关于如何通过 AI 为产品感觉分析性思维面试做准备。在每个讲座中，我都会分享一个关于如何思考使用 AI 进行练习的流程的框架，包括选择一个问题，自己处理它，将你的方法与 AI 的方法进行比较，找出差异，丢弃那些对你没有意义的，但如果有什么对你有意义，并且你喜欢 AI 的处理方式比你自己的好，就将其纳入你的框架，然后处理一个新问题并重复。>> 是的，你可能只是用>> 是的，他的题库非常真实。但是，实际上，你可能只是把同一个项目翻过来，说，“嘿，现在我想让你成为面试官，然后你可以使用 wiz 之前的任何语音应用程序，然后让 AI 来面试你，对吧？”>> 是的，我实际上刚刚发布了一个更新，我的 co-pilot 材料支持 ChatGPT 语音模式，你可以让 ChatGPT 扮演候选人或面试官，然后出去散步，或者坐在你的桌子旁，进行一次来回的面试。我发现 ChatGPT 的对话式语音模式动态非常出色，但如果我只是使用书面文本，我认为 Claude 在遵循指令方面仍然比 ChatGPT 的书面版本更好。>> 是的。是的。这将会很有趣。嗯，我或你出去散步，然后邻居们会想，为什么这个人谈论他想做的用户细分市场？>> 是的。但是，再次，我认为我告诉人们，你必须知道你在准备阶段的哪个阶段。所以，如果你处于非常早期的阶段，就像我当时看所有 YouTube 视频一样，试图找出模式，尽可能多地看到有人处理这些问题，或者尽可能多地听有人处理这些问题，在这种情况下，AI 将帮助你开始注意到模式并内化它们并入睡。然后每天，你都会对框架感到更舒适。然后，在某个时候，当你准备好练习时，你可以改变方向，现在你主要处于热座上，生成回应并接受评估。>> 是的。这有点像，你知道，构建一个 AI 东西，你正在尝试加载上下文。你必须先用大量的例子，你知道，面试等等来加载你自己的上下文，对吧？是的。>> 完全同意。所以我不知道我们是否想继续详细讨论，但是，如果有趣的话，我们可以快速比较一下完全相同的指令，但由于 8000 个字符的限制而对 ChatGPT 进行了一些修改，顺便说一句，Peter，我真的不知道为什么 OpenAI 不能延长其项目指令的字符限制。这没有意义，OpenAI 在很多方面都领先于 Claude，但这一点对我来说毫无意义。嗯，是的，我认为>> 如果我们可以把这个拉进来，顺便说一句，同样的限制也适用于 GP 自定义 GPT，这也很令人沮丧，因为我构建了一个 GPT。嗯，是的，这里它在做同样的事情。陈述一些假设。有趣的是，他们都选择了四个假设。然后游戏计划听起来不错。它在与我核对。所以，你可以看到它对两者都有效，就像，我喜欢，你知道，ChatGPT 很棒，但对于写作，我更喜欢 Claude，我觉得它在某些方面感觉更人性化，而且，比如，ChatGPT 倾向于使用项目符号，而且有点更像机器人。>> 所以>> 完全同意>> 我不知道你是否注意到这个大的区别。>> 是的。>> 嗯，你知道我实际上发现的是，虽然有点有趣，但我认为我能获得的最好的书面体验是在隐身模式下，因为它忽略了所有的记忆。它忽略了所有其他聊天。它忽略了所有的指令。所以，这就像 ChatGPT 完全遵循我想要的。而且，因为 Claude 实际上没有，>> 你可以争辩说 Claude 不会被你讨论过的其他聊天所分心，因为它没有跨聊天记忆，也不会被真实记忆所分心，因为它没有记忆。>> 嗯，理论上，Claude 总是比 ChatGPT 更专注。>> 是的，那是真的。我的意思是，我确实喜欢记忆功能，但对于这个特定的用例，它可能，你知道，实际上是坏的。是的。>> 完全同意。>> 好的。所以，它基本上会遍历，比如，用户和问题，然后你可以与它来回交流，对吧？是的。>> 是的。而且我实际上认为，在这种情况下，我认为 Claude，我有点更喜欢 Claude 的方法。我们进入了细分市场。我们在这里有点超前了。嗯，所以它开始谈论生态系统参与者。嗯，然后它选择了个人志愿者。嗯，然后它实际上并没有像我希望的那样完美地遵循我的指令，因为它在与我核对之前就开始进行细分。>> 嗯，所以你看到这部分，>> 是的，>> 其中说，“在将它们分成细分市场之前，关注是否有意义？”这应该是对话中的一个自然停顿点。所以，如果我们看一下我的方式，嗯，如果我们想看看像这样的“兰博基尼版本”是什么样的。嗯，所以我们可以问完全相同的问题，我的 co-pilot 有更详细的指令，我花了很长时间创建，并且有更多的项目知识文件。嗯，所以它也从假设开始，但它们更集中，而且我认为制定得更好。它会引导我们完成它的游戏计划。嗯，计算它花费的时间，因为时间管理非常重要。然后我们可以说“是”，这个计划听起来不错。你会看到，当它进入，比如，动机和使命宣言时，我认为它会更接近我指导的方式。嗯，所以，就像，触及要点。我知道我们没有时间讨论所有具体内容，但我想看看，比如，它如何处理细分市场的差异。我认为这应该能让你很好地掌握一些差异。所以，它会映射出生态系统参与者，选择一个生态系统参与者，然后在它开始定义细分市场之前与我核对。所以，我说，“是的。”这很重要，因为如果你在真实的面试中选择了错误的生态系统参与者并进入细分市场，只是发现面试官与你对你选择的生态系统参与者的看法不一致，这可能会彻底搞砸面试。>> 让我们试着强调你的叙述，因为我知道在真实的 Meta 面试中，我有一段时间没有做 Meta 面试了，但我记得面试官很严肃，他们实际上会推你，他们只会说“是的”，一直说。所以，所以，让我们实际尝试挑战其中一个假设，看看它表现如何。>> 是的。>> 嗯，所以，基本上我可以这样说，“这些细分市场感觉相当普通。你能帮我理解一下，我们如何让它们变得更现实一些吗？”这是一个面试官可能会给出的提示。>> 所以，现在它变得更具体了。是的。>> 嗯，你能帮我理解这些细分市场之间的根本区别，以及为什么它们之间没有重叠吗？啊，现在它开始明白了。所以，它正在朝着“他们的主要方法是什么？”的方向发展。>> 是的。我使用那个作为志愿服务>> 作为细分市场的基础。你需要一个核心来构建你的细分市场，然后你想稍微充实一下。>> 是的。>> 所以，是的，这是一个例子。是的，请继续。>> 而且，然后你是否优先考虑了细分市场，或者>> 嗯，是的。所以，有了这一切，你会选择哪一个，为什么？所以，它会考虑覆盖范围和未被满足的程度，但也会将其与 Meta 的核心优势和行为模式联系起来。嗯，Meta 独特地处于有利地位的事情。>> 是的，这相当不错。>> 而且，如果做得好，它还可以创造网络效应。嗯，如果我们做得对。所以，它会创建一个角色，Alex，一个 29 岁的软件工程师，他想帮助社区，但发现传统的志愿服务注册流程过于僵化和耗时。所以，是的。所以，基本上现在它将开始绘制 Alex 的用户旅程，然后在此过程中想出一些问题。>> 是的，这花了 couple 分钟，对吧？>> 它太快了。我告诉你，我实际上，我实际上最近有一个人获得了 Meta 的 L6 职位，他们进行了 50 次 co-pilot 练习来准备面试，他们说这是他们准备过程中最有价值的部分，因为他把它描述为，他说，我不知道你们是否打篮球，但如果你在投篮，每次你都必须追回自己的球，那真的很慢，你投不了多少球。但如果有人在篮筐下等着，不断地把球还给你，你就能投进更多的球。>> 你能获得更多的练习。是的，更多的练习。>> 嗯，我试图一直到实际想出解决方案，比如，是的，解决方案。是的。>> 是的，让我们这样做。所以，我们可以说“是”。所以，基本上问题是，只是为了让听众知道，它评估的问题是，比如，时间匹配的摩擦。所以，他很难找到适合他日程的机会。有一个问题是，嗯，有些人期望很多承诺，这与他灵活的方法不符。然后，嗯，Alex 很少了解志愿服务的具体结果。明白了。所以，就像，他实际上不知道在他志愿服务之后发生了什么。它选择了第一个问题。时间匹配的摩擦，最高频率和严重性。它阻止了他首先志愿服务，这意味着如果我们不能解决 Alex 的第一个问题，我们就无法解决 Alex 的其他任何问题。嗯，然后它与我们一开始陈述的使命一致。出色的映射回使命，这对于这样的面试非常重要。然后它提出的解决方案是，嗯，一个由 AI 驱动的系统，可以学习他的可用性模式、兴趣和地点偏好，从而主动地在他的信息流中展示相关的机会。第二个解决方案，一个用于最后一分钟志愿服务机会的系统，组织可以在其中发布紧急需求，用户可以获得实时通知，以获得即时影响的机会。然后第三个解决方案，将传统的志愿服务体验分解成更小、更灵活的块，可以单独完成或与清晰的志愿者交接系统结合。>> 是的，这相当有创意。我不会想到解决方案三。>> 是的。>> 是的。而且你知道有趣的是，有时候人们问我如何才能更多地了解如何想出解决方案。我会说，“这些解决方案很酷，但如果我看到解决这个确切问题的三个完全不同的解决方案，那会对我很有帮助。你能想出三个不同的解决方案吗？”三个新的不同解决方案。>> 所以，你可以找到它开始变得困难的界限，但在这里，它想出了一个新的。创建志愿者团体，Alex 和他们的朋友可以在其中表明他们何时有空。系统会将他们匹配到志愿服务机会。他们可以通过在有空时做出贡献来累积志愿服务时间，然后组织可以根据需要从该时间银行中提取。所以，这会在系统中创建某种缓冲。它与日历直接集成，他可以在其中标记志愿服务时间，组织可以直接预订。对？所以，它想出了，我的意思是，我认为这是六个相当不同的解决方案来解决这个问题。我需要花更多时间来映射它们与确切的问题。嗯，>> 是的，>> 但我可以这么说，>> 在你提出的六个解决方案中，有多少个直接解决了我们优先考虑的问题？>> 对不起，请继续，Peter。>> 我想说的是，因为实际上列出了影响和成本，所以应该很容易优先考虑其中一个。>> 是的。所以，我们可以基本上，所以它说，好的，你完全有理由指出这一点。只有六个中有两个直接解决了核心调度摩擦。所以，你会选择哪个解决方案，为什么？然后你就到了练习的结尾。我们会看到它选择了什么。智能志愿服务匹配。然后，是的，我想要一个 V1。我认为这很棒。所以，它概述了初始体验将如何工作，然后我还对其进行了编程，使其想出一些关键风险以及如何缓解它们。>> 是的，这实际上是关于所有这些的额外内容。>> 是的，你基本上可以被问到，这个版本的成功是什么样的，这是另一种形式。你真的不需要深入研究指标，比如分析性思维面试，但口头表达一下你如何定义它的成功会有所帮助。>> 是的。>> 太棒了，伙计。所以，所以，让我，这是太棒了，我们将在节目笔记中提供这个 co-pilot 的链接。这非常周到。所以，Ben，你对我们刚才谈到的使用 AI 准备面试有什么看法？你对在面试中使用 AI 有什么看法？>> 是的，我有一个关于这个的幻灯片，在我提到的两个讲座中，嗯，关于如何使用 AI 为产品感觉面试做准备。基本上，我认为在面试中使用 AI，对我来说，我并不舒服，除非雇主或公司有明确的期望，你会使用 AI 进行面试，因为我认为我们可能会看到越来越多的公司开始在面试中筛选 AI 流利度。在这种情况下，也许会有屏幕共享的期望，在这种情况下，AI 不会是作弊的方法，它只是展示面试能力的一种方式。但大多数公司，至少是我正在指导的那种面试，仍然期望你不要使用任何辅助工具来通过面试。所以我告诉人们的是，你不想在面试中使用 AI 作弊，因为，第一，这是不道德的。这是作弊。第二，它实际上可能会产生幻觉，在这种情况下，你可能会说一些愚蠢的话，而你在面试中需要避免说愚蠢的话，而 AI 并不完美。所以，你不能说你无法用自己的想法来辩护的话，否则会适得其反。然后另一个原因是，我认为这真的是，面试是关于找到匹配和合适的。所以，如果你作弊来获得面试，即使你侥幸成功，你也会得到一份你可能实际上不适合这份工作的工作，因为你作弊才获得了它。我认为这是一种短期策略，不会对你产生长期影响。然后我说的最后一件事是，嗯，依赖 AI 进行面试不是，它不是面向未来的。我的意思是，我认为它不是一种可持续的策略，因为公司，现在有一个时刻，可能存在套利机会，人们可以利用 AI 而公司不知道。但这个窗口，这个套利窗口，我认为在不久的将来就会关闭。所以，我只是认为这不是一种可持续的策略。>> 是的，我认为，作为一名面试官，我认为我很容易就能看出有人在使用 AI，你知道，你可能在重读一些东西，或者我可能会问你一个刁钻的问题，然后输入一些东西，这很容易看出是否发生。我实际上有一个面试官告诉我，他知道一个候选人正在使用 AI，因为那个候选人戴着眼镜，他看到眼镜上的反光，他看到 ChatGPT 弹出了他的显示器，他说，“我知道你，我实际上看到你现在正在使用 ChatGPT。”>> 哇，好的。是的。>> 一些通过。是的。不，你没有什么可隐藏的。没关系。>> 是的。是的。所以，让我们用一些“克隆灌装”的技巧来结束吧。我的意思是，你已经帮助了数百人，你知道，我们刚才谈到了结构和 AI，但是，人们在整个过程中最挣扎的地方是什么？就像，除了那些关于不要直接跳到解决方案的标准技巧之外，你观察到了什么？>> 我会说，当涉及到练习的特定部分时，每个人都不一样。有些人很难想出一个使命宣言，而另一些人则很容易，他们真的很难进行细分。有些人对这两者都很好，但很难想出独特的问题。有些人对所有这些都很好，但很难想出解决方案。所以，我认为每个人都有自己的弱点需要克服。但如果我要找出一种可能使人们不稳定或真正改变面试轨迹的主题，那就是面试官会给出提示，我指的是什么提示，他们会问澄清性问题，或者只是确保他们理解你的想法，或者就像我们刚才所做的，只是问，“是的，但是，你能否稍微解释一下？”就像某种挑战，对内容的一种挑战。而那些能够保持冷静，并且知道面试官实际上是在帮助他们而不是试图让他们出错的强大候选人，会做出非常积极的反应，我认为他们会利用这些提示来加强他们的回答，而我认为一些候选人可能会因此而感到窒息，感到压力，因为他们觉得事情进展不顺利，这会产生焦虑感。所以，我认为，从宏观上看，管理自己的心理，我认为，记住面试官希望你成功，他们不是来让你出错的，而是来帮助你的，或者至少是来帮助你成功的，我认为这非常重要，作为候选人。>> 是的。而且为什么面试官，你只是看到，比如，代理产品经理，哥们，招聘合适的人，对吧？>> 我可以告诉你，如果我要给我在 Meta 做面试官时获得的面试乐趣打分，最有趣的面试是那些进展顺利的。好的？它们之所以更有趣，是因为我可以轻松地做笔记。我确切地知道我完成后要做什么。我确切地知道我不需要拉出我需要的内容。它只是被候选人呈现在我面前。好的？所以，这很有趣。好的？那些不太有趣的面试是，当，嗯，很难获得我需要的信息，因为候选人不够准备。他们不知道要遵循的结构。他们不知道他们想要什么。就像，我正在做我的工作，而他们却不帮助我做我的工作。所以，现在我必须全力以赴，在面试中做好我的工作，以获得我需要的信息。所以，嗯，所以面试官在某种程度上是在为你加油，因为，基本上，你表现得越好，他们的工作就越容易。是的，我认为这是非常好的建议，而且我认为，特别是对于经验丰富的产品经理来说，有些人，比如我，经验丰富，可能会想，“嘿，我会赢得这个，因为我早就知道如何做产品经理的工作。”而这种行为完全可能适得其反，无论你有多么有经验，你都必须为此做好准备，对吧？>> 而且，你也可以为你的同事考虑，你的合作者在工作中，就像你和设计师一起做一个非常重要的演示，然后那个设计师走到房间前面，你希望他们做得很好，因为这对你有利，对吧？你知道，所以，所以，这就像，如果你有一个对你有利的结果，而有人掌握着球，轮到他们了，你希望他们做得好，这样你才能做得好。>> 太棒了。所以，所以，人们在哪里可以找到你的培训和你的 co-pilot？>> 我的 LinkedIn 个人资料中有链接。嗯，所以，如果他们想去 Ben Arez 的 LinkedIn，嗯，我把我的课程链接换成了 co-pilot，在接下来的几个月里，因为我的下一期课程将在十月。嗯，所以他们可以在那里找到 co-pilot。但如果他们想了解更多关于我的课程，他们只需要去我的 LinkedIn 的精选部分，他们会看到所有信息。然后，如果他们只是想要一个地方去，那就是 beneras.com。嗯，我一直以来所做的事情的关键链接都在那里。>> 太棒了。好的，伙计。非常感谢你分享你的知识，无论是免费的还是通过你的课程。我认为，你知道，准备面试非常紧张，嗯，人们担心他们的工作，如果他们，你知道，一切。而你肯定在为整个社区做出了巨大的贡献。所以，谢谢。>> 我很感激，Peter。谢谢你邀请我，你也通过这个播客为社区做出了真正的贡献。我是一个忠实的粉丝。>> 谢谢。是的。