整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.如果让你设计一个AI Agent的工作流编排画布(类似LangFlow)，你会选择什么技术栈，核心难点在哪?2.在RAG(检索增强生成)系统中，前端如何优化长文档的展示与引用来源的跳转?3.谈谈AI时代下，前端工程师的角色发生了哪些转变?4.面对快速迭代的AI技术，你如何保证团队技术栈的稳定性与前瞻性?

最开始我并没有执着于去使用Gemini、Claude、等国外的AI，觉得普通AI也能将就用，但是这东西怎么说呢。由俭入奢易，由奢入俭难，用了牛的AI，你会感觉普通AI像流口水的派大星。 在朋友的极力推荐下，而且我也需要去了解各个AI大模型的实际情况和优劣势，所以必须得用一用了。一、情绪价值拉满，必须拉满 就是怎么说呢，它不是那种白开水一样的情绪价值提供者。就比如，如果你说你在职场很累，很不想干，但如果我说：累了就别干。别太焦虑了。吃点好的。等等这些话语，其实这种话语有什么意义吗？有什么疗效吗？更像是一种白开水似得敷衍。 从心理学角度讲，真正的情绪价值是什么？从我个人理解，有以下几点：1、共情能...

一、技术能力：基础夯实，展现深度 1. 核心编程能力 Java语言基础：集合框架、多线程、JVM原理（GC机制、内存模型）、异常处理、泛型等 数据结构与算法：常见算法题（如排序、查找、动态规划）及时间复杂度分析 数据库技能：SQL优化、索引原理、事务隔离级别、锁机制（行锁/表锁） 框架与中间件：Spring生态（IoC/AOP、Spring Boot、Spring Cloud）、MyBatis、Redis、消息队列（Kafka/RabbitMQ） 2. 项目实战能力 技术选型合理性：能否根据业务场景选择合适的技术栈（如高并发场景用Redis缓存） 架构设计思维：能否拆分模块、设计接口、处理分布...

这是一份面向2025/2026/2027届技术岗校招同学的保姆级准备指南。作为一名“过来人”和曾经的面试官，我将把这套流程拆解为三个核心阶段：简历打磨（敲门砖）、笔试（入场券）、面试（决胜局）。第一阶段：简历准备——要在30秒内证明“我能干活”面试官看一份简历的平均时间是30-60秒。你的目标不是写自传，而是**“在第一屏展示出匹配度”**。1. 核心原则：STAR法则不要写流水账（“做了什么”），要写成果（“解决了什么难题，带来了什么数据提升”）。S (Situation)： 背景是什么？（如：高并发场景）T (Task)： 任务是什么？（如：降低接口延迟）A (Action)： 你做了什么...