腾讯云前端二面人麻了

AI替代不了体力劳动。这话放在程序员身上，其实能延伸出更具体的体感 ——AI 替代不了那些需要「人肉踩坑」的体力式技术活。就拿线上故障排查来说，服务器突然雪崩，监控面板红一片，日志里几千行报错信息滚屏。AI 确实能帮你检索报错关键词，列出常见的内存泄漏、数据库锁等待解决方案，但它没法像你一样，顶着凌晨三点的困意，跑到机房看服务器指示灯是否正常，没法蹲在现场排查是不是网线松动导致的网络丢包，更没法凭经验判断是这次上线的代码有问题，还是运维那边调整了防火墙规则。这些看似「体力活」的操作，藏着太多 AI 摸不着的现场变量和经验沉淀。再比如做性能压测，AI 能生成 JMeter 脚本，能帮你分析压测报告里的 TPS 和响应时间数据，但它没法替你扛着笔记本去客户现场，在满是噪音的机房里调试压测环境，没法手动模拟上万用户并发的极端场景，更没法在压测过程中，根据服务器 CPU、内存的实时波动，灵活调整压测参数。那些对着监控大屏盯到眼睛发酸，反复重启服务、调整配置的「体力付出」，是 AI 永远学不会的实战直觉。还有咱们日常的代码重构，AI 能帮你优化代码格式，甚至提出重构建议，但它没法替你逐行梳理遗留系统里的「祖传代码」，没法理解那些没有注释、逻辑混乱的函数背后，藏着的是前同事为了兼容老系统的无奈妥协。你得耐着性子一行行读、一遍遍测，这个过程就像在废墟里寻宝，耗的是体力，拼的是耐心，这些都是 AI 替代不了的「技术体力活」。说到底，AI 能替代的是标准化的脑力输出，却替代不了那些需要现场感知、经验判断、体力付出的技术劳动。毕竟代码是死的，但系统是活的，那些藏在机房噪音里、日志堆里、代码细节里的「体力活」，才是程序员真正的护城河。

🕐投递时间：2026.3.05一面🕐面试时间：3.11❓面试问题：（不要按简历自我介绍了，直接回答）对新闻部门有什么了解，用过哪些新闻app，有什么看法，除了简历上的技术栈还有额外的技术栈吗共享屏幕看看项目，你介绍一下你这个简历上说页面加载速度提升25%，可视化模块交互流畅度达95%以上，怎么得到的高效解决30+业务bug，如何做到这么高效插件长期运行内存用量降低30%，怎么降低的你说用pinia，但是也有用vuex，用pinia是出于学习目的还是有其他考量前端学习路线，项目是25年的，vue3已经普及为什么选择先学vue2vue2和vue3的区别前端频繁DOM更新易引发性能问题且需 兼顾...

有无面过的字节的佬说说 这个部门的前端大概率会面什么内容 有点焦虑 主要是没什么资料能搜到

🕐复活时间：3.23💻面试部门：PCG技术线-智能营销/AI小游戏方向一面🕐面试时间：3.24❓面试问题：自我介绍大文件拆分上传，如果断线重连，如何实现重传为什么后端数据库使用mongoDB而不用mysql你有提到学过redis，说说对redis的理解如何设计登录的，如何保护用户信息安全xss/csrf如何产生的，如何防范你提到jwt，那你的jwt是配置了什么字段js事件循环与nodejs事件循环追问：nodejs是单线程还是多线程ES Module与CommonJS的区别场景题，设计一个前端表单，涵盖数据采集，前后端对接等等，说说你的思路ai agent兴起，你对这个有什么了解和看法算...