字节一面

❓面试问题：询问项目1.rag和sft的区别和适用场景2.rag的知识库如何做定期维护场景题1.大量用户直播场景，有点赞功能，如何优化。（先答了使用redis，然后询问有没有其他优化，回答前端节流、服务端分片分批次提交），询问java使用什么数据结构（回答使用concurrentHashMap,value使用原子操作）2.如何实现三个线程执行完成后再执行（回答使用信号量或者锁，三个线程记录count值，达到3时唤醒主线程）八股1.什么是回表。2.什么时候不走索引。3.什么时候叶分裂。4.redis的缓存一致性。手撕1.三个线程按顺序打印1，2，3🙌面试感想：

2026.5.13中国广告和交易1.自我介绍以及介绍项目中最有挑战的地方实习2.流式输出实现过吗？怎么实现的？SSE是什么？ 前端怎么去通信？ 有没有使用过SSE？如果发生错误该怎么办？3.跨域是什么？ 都有哪些方法？4.重排和重绘是什么？ transform会触发重排重绘吗？position会触发重排重绘吗？为什么？5.有用过sass或者less吗？ 为什么性能好？6.vue2和vue3的区别？你更喜欢使用哪个？为什么？7.vue3的proxy的原理是什么？8.pinia如何使用的？9.pinia的底层原理？10.为什么选择前端？11.在开发过程中如何使用AI的？12.agent是什么？算法下划线转驼峰反问公司业务？AI对未来前端发展的影响？

最近我给一些前端方向的实习生做内推，看了不少简历。投递里常能看出一种预设，找实习只要把前端做熟，页面和接口能啃下来，似乎就踩对了主线。初筛读多了会有另一种感受，当业务和岗位已经大量贴上大模型、RAG 或 Agent 时，纯前端技术栈写得再工整，也很难在一叠写法雷同的简历里单独把人托起来。我想写的不是简历技巧，评审更常问的是，你有没有把智能接进一条可维护、可观测、也能和人协作的链路，还是只在项目名里多写几个关键词。许多项目经历段落，技术名词很全，叙事却薄。写得多的几种模式是：周期很短，却同时堆上 RAG、流式输出、鉴权与复杂治理，读者很难估计真实投入与掌握深度段落像功能清单，缺少场景、难点、个人...

之前关于实习简历如何包装产出这篇文章中（详情见https://www.nowcoder.com/share/jump/5176304791779247404574），我说过业务是你在包装实习产出时最重要的部分，理解了业务才能更方便你理解手中的代码，这时候业务文档是你landing与包装产出时最重要的部分，在landing时你需要一份介绍组内总体业务的大而全文档带你入门；在包装实习产出时你需要配合技术方案来理解代码写到简历上。但是文档怎么读？读不懂怎么办？原文术语、专有名词晦涩难懂怎么解决？这么多文档同时要看，哪个在先，哪个在后？之间的衔接关系又是什么？上文我介绍了通过skill用ai读代码，今天我们介绍通过skill用ai读文档：用读文档skill帮助你快速landing，理解组内知识库文章读文档总结skill.mdname: docs-explaindescription: “高质量文档解读与总结技能。用于读取规范、设计文档、技术文档、教程、论文、方案说明或含代码文档，并输出：核心思想概括、按逻辑顺序的分步详解（按原大纲或推断逻辑分区）、以及每段代码的意图与执行逻辑自然语言解释。”目标将复杂文档转写为人类可快速理解的总结稿。保证信息准确、逻辑完整、表达清晰，读者读完后能对原文形成稳定且清楚的理解。默认按“零背景读者”标准写作：即使读者没看过原文、不了解术语或函数名，也能顺畅理解整条逻辑链路。强制原则1. 先解释再使用：原文术语、专有名词、函数名、变量名首次出现时，必须立即给出“含义 + 作用 + 所在环节”。2. 不写裸术语：禁止在自然语言中直接抛出未解释的名词（如“恢复函数”“压缩分支”）后继续推理。3. 细节要可推演：每个关键步骤都要说明触发条件、输入、处理、输出、与下一步衔接关系，不得只写结论。4. 多文档必须融合：当输入有多份文档时，按统一主线整合互补信息，不按“文档A/文档B”割裂叙述。5. 纠错要入链路：纠错结论应放入对应步骤中解释“错在哪里、正确是什么、影响什么”，避免孤立短句。skill的最前面已经规定了skill的目标以及强制原则，防止skill走偏，后续我们还有详细的执行流程以及结果输出要求（篇幅要求不展开），我们可以使用这个skill完成你需要的文档解析，landing与包装产出大家都可以使用，理解了业务才方便你更好的理解代码😎