美团-本地商业-ai后端开发二面分享

我认为是会的，cursor 现在的 vibe coding 能很快从 0 到 1 进行代码的自动生成了，不仅快，生成的代码还不差。至少对于不怎么复杂的系统还是能够使用的。我觉得可以这样比喻AI实现的系统目前可以达到了 80 分，有些时候80分就够用了，有时候需要我们程序员优化到100分。时代在不断的进步，我们也要不断进步才行。#Vibe Coding 会干掉初级岗位吗？#

一、基础信息与求职意向类你现在是在哪？你对工作地点有什么要求吗？（北上广深都 OK 吗？）二、项目相关类（用户答题项目）你挑一个项目来聊一下。这个题目是什么题目类型，这些是怎么规定的？所有的题目都是依赖于你们自己去写吗？题目是随机生成的，它的范围是随机生成吗？会生成各种难易程度的题是吗？那怎么判断题目结果是否正确呢？没有主观题的话需要怎么处理（判断）？那我们的第一版（项目）有没有这些 AI 相关功能呢？如果是基于第一版，我们怎么样去做主观题的判断呢？你这里面用的那个 redis，这个 redis 的话是做了些啥呢？那相当于说 redis 只是做排序用是吧？那你这个（redis 数据）如果说数据有更新，你这块需要怎么更新？这个（先操作数据库再删缓存）有没有什么问题？如果说我们有一个数据场景，在一个方法内后续的流程会立马用到缓存，那延迟双删有效果吗？那你这个积分的更新的话是怎么做的呢？怎么避免一个更新多更的场景？积分是加积分吗？还是减积分？那累加的话，你怎么避免加少加错呢？如果说是集群场景（积分累加），怎么处理？使用 redis 的 set NX 做分布式锁，假设出现网络超时，这种会不会有风险呢？分布式的场景有哪些？分布式锁的优缺点是什么？锁的获取是有公平性的吗？死锁产生的必要条件有哪些？积分的更新除了加锁这个方案，还有其他方案吗？（乐观锁 / CAS）具体怎么实现？是在哪一层实现的？（数据库层面）通过 SQL 要怎么做来保证积分更新的准确性？（数据库更新积分的 SQL）你这个 service 要怎么写，大概可以描述一下吗？（举例：库存有 30 个，要把库存加 1）你怎么保证数据库操作中判断的数值是一致的？或者说你这个一样的值是什么值？你怎么样保证 AI 出题的结果按照预期返回？那 AI 出题会不会有乱返回的情况？三、技术基础类缓存的优缺点是什么？缓存性能比数据库好的具体原因有了解过吗？缓存有哪些结构呢？缓存雪崩有了解过吗？（怎么解决？）如果数据量特别大，缓存雪崩该怎么处理？缓存的删除逻辑 / 过期逻辑是什么样子的？比如说缓存过期了，会立马删除吗？TCP 和 UDP 了解吗？TCP 和 UDP 的区别是什么？UDP 的使用场景是什么呢？TCP 是怎么去保证它的可靠性传输的？（关于 TCP）滑动窗口的相关知识可以说一下吗？TCP 的慢启动为什么要这么设计呢？mysql 怎么避免注入的呢？在 mysql 层面是怎么做防 SQL 注入的，不是在业务层面？四、AI 工具与大模型相关类你有用那个 open class（OpenAI 相关工具）吗？那你用它去做了哪些事情呢？那你有没有去写过 skills？那怎么避免 skills 带来的安全风险呢？那 skills 和 MCP 的区别是什么呢？你平时中用到了哪些大模型？你觉得大模型给你个人有了哪些提升吗？或者说他给你带来的帮助有哪些呢？大模型生成的代码是一个白盒的吗？（功能是否符合预期？）五、算法实操类挑简单 / 中等 / 困难的算法题来做一道。（二分法递归的一道hard题，题目有点想不起来了，手撕失败，写了50多行没跑通）六、职业发展类（求职者提问后，无直接问题，为交流式回应，无明确提问点）

1. 提问艺术 (Prompt Engineering)指定角色：“你是一位资深 Java 后端工程师”。明确任务：“编写/重构/解释/优化” + 具体功能描述。设定约束：“不使用第三方库”、“遵循 PEP8 规范”、“添加详细注释”。要求输出：“只输出代码”、“先解释思路再给代码”、“用 Markdown 格式”。2. 上下文管理 (Context)提供报错：直接粘贴完整的 Error Log 或 Stack Trace。相关代码：只粘贴与问题相关的函数/类，避免过长（注意 Token 限制）。数据结构：明确输入/输出的 JSON 结构或数据库 Schema。技术栈：说明版本（如 React...

主播一面时候抽到hot 100 原题当时高兴得不得了 脱口而出 hot 100原题主播准备开始滔滔不绝讲思路 面试官马上打断然后面试官坏笑原题是吧 有没有别的方法啊最后让我用三种方法都做一遍二面更是恐怖 防止撞原题也不从题库里抽了 直接手打了一道题再也不装了