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2025.9.2 一面 54分钟

  1. 简历中的模板引擎是用了什么?Go 的 text/template编写模板:创建一个包含占位符和控制结构的模板文件或字符串注入变量:将数据变量传递给模板引擎渲染输出:模板引擎将变量值替换到模板中的相应位置,生成最终的文本输出
  2. 一份protocol 依赖有多大每个proto文件可以定义一个或多个服务。服务是一组相关RPC方法的集合,代表某个特定业务领域的功能接口。服务内部包含多个RPC方法(接口),每个方法定义了一个具体的操作。
  3. 有用过什么AI coding吗?好用吗?
  4. 刚拿一个新的代码仓库你会怎么用ai去帮你去做一些事任务拆解 将复杂功能分解为原子任务(解决上下文有限的问题)迭代与优化 先生成基础代码,再逐步要求添加错误处理、性能优化、安全措施先规划后代码 要求AI先提供思路、架构设计、算法选择,确认后再生成代码明确需求与约束 清晰说明功能、输入输出、边界条件、性能要求、错误处理
  5. 有做过什么与AI有关的应用吗?有搭建过MCP服务吗?
  6. 你觉得你这个项目哪里值得用AI完善一下DTO转化scheme数据总结
  7. 为什么想要做Next框架?
  8. 你在学习或者工作中目前最有挑战但还没有解决的问题浏览器中的一系列原理性知识
  9. 你觉得未来AI会演进成怎么样
  10. AI最近最具颠覆性的几件事
  11. HTTPS的工作原理
  12. 代码输出题 事件循环 https://juejin.cn/post/7532315884761972774
  13. 写代码 请求并发 https://juejin.cn/post/7223027325036707897

2025.9.4 二面 1小时4分钟

  1. 自我介绍
  2. 实习难点
  3. 有性能优化吗
  4. 无限嵌套怎么做的?有性能优化吗?
  5. 讲一下什么是proto buffer,有什么优化手段
  6. 项目中有哪个地方是用了AI吗?怎么做的?是你做的吗?
  7. 讲一下http的强缓存和协商缓存
  8. this代码题
  9. 写一个hooks的节流函数
  10. 实现o1空间复杂度的反转带.的字符串("www.baidu.com"===>"com.baidu.www")
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03-06 16:28
已编辑
门头沟学院 前端工程师
小红书|字节|京东|快手|拼多多|滴滴|得物|携程等前端面试AI频繁题目1. SSE 与 WebSocket 区别- 通信方向:SSE 是服务端单向推送给客户端,WebSocket 是双向全双工- 协议:SSE 基于 HTTP,WebSocket 是独立的 ws/wss 协议- 数据类型:SSE 只支持文本,WebSocket 支持文本和二进制- 重连:SSE 浏览器自带自动重连,WebSocket 需要自己写心跳和重连- 使用成本:SSE 非常简单,前端用 EventSource 就行;WebSocket 需要服务端支持协议升级- 适用场景:SSE 适合通知、日志流、AI 流式输出;WebSocket 适合聊天、游戏、协同编辑、直播简单理解:SSE:客户端连上去,服务器一直发消息过来WebSocket:客户端和服务器随时可以互相发消息---2. 对 AI 基本概念了解:RAG、Agent、FunctionCall、MCP、Skills- RAG:先检索外部资料,再让模型回答,用来解决模型瞎编、知识过时的问题- Agent:能自己思考、做计划、调用工具、一步步完成任务的智能体- FunctionCall:模型调用外部接口或函数的标准方式,比如查天气、查数据库- MCP:模型和外部系统、工具之间通信的统一协议,方便对接各种能力- Skills:把常用功能封装成可复用的技能,比如写代码、生成图表、总结文档它们的关系:用户提需求 → Agent 作为大脑 → 用 RAG 查资料、用 FunctionCall 调工具、用 Skills 执行能力 → 通信靠 MCP 协议---3. 个人 AI 技能了解(可直接背)- 了解大模型基本原理和提示词工程- 能基于 RAG 搭建私有知识库问答- 理解 Agent 工作流程,会使用 FunctionCall- 能做前端+AI 项目,比如对话界面、流式输出- 了解多 Agent 协作和常用框架- 能独立完成需求拆解、AI 方案设计与落地---4. 了解主流模型有哪些及各自特点、应用场景国际模型:- GPT-4o:综合能力最强,多模态好,代码、推理都很强- Gemini:谷歌多模态,图片、视频理解能力突出- Claude:擅长超长文本,安全性、合规性好- Llama:开源模型,可以本地部署、二次开发国内模型:- 文心一言:中文理解好,知识覆盖全面- 通义千问:阿里生态,适合电商、客服、业务系统- 讯飞星火:语音能力强,教育、医疗场景多- Kimi:超长上下文,适合读文档、总结资料---5. 用了什么 IDE 以及对比- VS Code:生态最丰富、轻量、插件多,日常开发主力- WebStorm:智能提示、代码重构强,适合大型项目和团队- Cursor:AI 原生编辑器,代码生成、对话一体,AI 开发首选- Zed:启动快、操作流畅,追求高效编码可以用总结:日常用 VS Code,AI 开发用 Cursor,大型项目用 WebStorm。---6. 多 Agent 有了解吗多 Agent 就是多个智能体分工合作,像一个团队一起完成复杂任务。- 分工:有的负责规划,有的负责搜索,有的负责写代码,有的负责测试- 通信:智能体之间可以传递信息、对齐目标- 优点:复杂任务更稳定、逻辑更清晰、更容易维护- 常用框架:AutoGen、CrewAI、LangGraph简单流程:用户提需求 → 主管 Agent 分配任务 → 各个智能体分别执行 → 汇总结果返回给用户---7. AI 在实习部门中应用场景- 智能客服、内部问答:用 RAG + 对话界面- 代码生成、自动补全、代码解释:用 Cursor、Copilot 这类工具- 需求文档、接口文档自动生成与总结- 前端页面自动生成:根据描述或草图生成代码- 数据可视化、报表自动生成:自然语言转图表- 测试用例、测试脚本自动生成---8. Agent 底层原理:ReAct、Transformer 了解ReAct:- 就是推理 + 行动- 流程:先思考要做什么 → 调用工具或执行动作 → 观察结果 → 再思考 → 直到完成任务- 是现在大多数智能体的核心逻辑Transformer:- 是现在所有大模型的基础架构- 核心是自注意力机制,能理解上下文、语义关联- 前端层面只要知道:它是模型用来理解语言、生成内容的底层结构---9. 现有需求如何用 AI 实现:拆解小需求、AI 规划、实现、测试,包含 /plan、/spec标准流程:1. 需求拆解:把大需求拆成小模块,明确每个模块做什么2. AI 规划 /plan:明确目标、执行步骤、输入输出、依赖项、时间安排3. 方案设计 /spec:确定接口、数据结构、页面逻辑、提示词、异常处理4. 实现:前端界面 + 模型调用 + RAG 或 FunctionCall 集成5. 测试:测试功能是否正常、有没有幻觉、流式输出是否稳定、异常情况是否处理6. 上线与优化:根据效果迭代提示词、流程、模型参数简单模板:/plan:目标 → 步骤 → 分工 → 时间/spec:接口 → 字段 → 页面 → 提示词 → 异常处理
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