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1. 浏览器 CSS、JS、DOM 解析顺序• 解析顺序：HTML 解析生成 DOM → CSS 解析生成 CSSOM → 合成渲染树 → 渲染• 阻塞规则：CSS 不阻塞 DOM 解析，但阻塞 JS 执行；JS 阻塞 DOM 解析2. 表格相关• 表格缓存：内存/本地存储缓存数据、滚动位置、筛选状态• 首屏监控：用 Performance 监听 FP、FCP、LCP 等核心指标• 虚拟表格：只渲染可视区 DOM，用占位撑开高度，滚动时动态替换内容• 表格选型：简单用原生；大数据用虚拟表格；复杂用 AntD/AgGrid3. 前端安全• XSS：转义、CSP、HttpOnly• CSRF：Token、SameSite Cookie• 点击劫持：X-Frame-Options• 资源校验：SRI4. Tree-Shaking 原理• 基于 ES6 模块静态分析，打包时删除未引用代码，生产模式生效，不支持 CommonJS5. React 与 Vue 区别• React：不可变数据、JSX、手动更新、全量 Diff• Vue：响应式代理、模板、自动更新、精准追踪更新6. 微前端隔离（快照 vs Proxy）• 快照：保存/恢复全局变量，实现简单，性能差• Proxy：代理 window 实现沙箱，隔离好、性能高，兼容略差7. 部署与回滚• 部署：打包 → 上传静态资源 → Nginx 配置• 回滚：切换至历史版本/重新部署上一版包8. WebWorker• 作用：开辟独立线程，处理耗时计算，不阻塞主线程• API：new Worker()、postMessage、onmessage、terminate()9. AI 语音对话实现1. 前端获取麦克风音频2. ASR 转文字3. 发送大模型获取回答4. TTS 转语音5. 前端播放10. JWT 双 Token• AccessToken：短效，接口鉴权• RefreshToken：长效，刷新用• 流程：AT 过期 → 用 RT 换新 AT → RT 过期重新登录11. MiniMax 了解• 国内 AGI 大模型公司，提供文本、语音、多模态AI 能力，低延迟、端侧优化

为什么你这个Agent项目选择用 SSE 而不是 WebSocket？是怎么考虑的技术选型 在最近的 AI Agent 相关面试中，我发现这是一个必考的“送分题”。如果仅仅背诵“SSE 是单向、WebSocket 是双向”这类基础定义，很难打动面试官。 面试官真正想考察的，是你对业务场景的适配能力以及对网络协议架构的深度思考。以下是我总结的深度回答思路。 一、 核心分歧点：场景驱动选型 在面试中，我通常会先抛出一个观点：没有最好的协议，只有最适合业务的协议。  SSE (Server-Sent Events)：本质是基于 HTTP 的“长轮询升级版”。服务器在处理完请求后，保持连接开启，不断推...

2026_0312-15:00_VIVO岗位:AI产品开发工程师1. 自我介绍2. 我看你有AST静态分析讲ts类型与注释自动转化为AI可读的索引，这个你是怎么实现的？3. Git Hash增量这个你是怎么设计的？Hash冲突了怎么办？你是怎么确保只更新更改的文件的文档的？4. MCP自动生成组件文档库这个你是怎么实现的？能详细说一下吗？5. 团队开发中有很多分支，你是怎么确保更新的组件文档是最新的？6. 聊一些AI Coding的事情吧。你平时怎么使用AI编码工具的？7. 在一天大量AI生成代码的时候，你是怎么确保AI代码的质量还不错。（AI Code Review，多个AI交叉Review）8. 写完需求代码，你是怎么去测试效果的？（我说手动的，但是有一些工具可以帮我们测试，面试官说像一些MCP服务器一样，可以自动的去模拟执行一些测试，保证P0的没问题，代码质量也就不会太差了。剩下的可能就是跑一些case）9. 之前也聊到过Skill，MCP，你可以讲一下MCP和Skill的区别吗？10. 反问11. 业务方面（AI全栈，一些公司内部的工具，TOB，TOC都有，看个人能力）

“企业微信开源的CLI是啥？为啥大厂都在做？”“Skill 和 MCP 又是啥？这俩有啥区别？”“说了小半年的 OpenClaw 又是个啥？为啥企业、个人都在紧急学？”这些都是粉丝问过的。为了搞懂这些，我研究了一周。搞清了谁是谁、谁套着谁、谁与谁的区别是啥。今天这篇文章，我就把这些难懂的名词，梳理成一个你能听懂的故事，把这些概念一次性理清楚。听完你会发现：它们不是一堆孤立的AI术语，而是一支协同作战的“智能特工队”。先记住这张“翻译表”：大模型（LLM）天才员工聪明绝顶，但刚入职，不熟你家规矩Prompt口头交代你临时说的任务，说完就没了Agent领班\领导自己不做具体事，但能拆解目标、调度员...