企业级前端工程化的本质，是把"人肉重复、靠经验兜底"的开发方式，收敛成可复用、可度量、可演进的一套体系。从零搭建前端时，先想清楚要解决什么、要什么结果，再选工具和流程，会少走很多弯路。 工程化主要针对三类问题：  把这三块从"人治"变成"机制"，工程化才算真正落地。 落到团队层面，能带来几件事。流程上，标准化、能自动化的尽量自动化，关键环节可以借 AI 提效，结果上，开发成本下来、迭代速度上去，代码质量和可维护性提高，bug 和线上风险更容易被提前拦住。这些都不是单点工具能完成的，需要从需求到上线的整条链路一起设计。 接下来我们按常见...

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

感觉就是面试官教会了我在项目里不应该总是别人说什么就是什么 那些网上的现成的拿来做本质上也可以 但是如果里面的每一个技术的使用都不经过自己大脑的思考 那么在真正的开发中不会有人来告诉你要用什么方案 所以要多锻炼自己在一个完整项目中的思考

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...