阿里乌鸫科技前端面经

一面 1、拷打实验室项目（10min）2、讲一下秒杀活动的实现3、前端防刷能解决哪些问题，有哪些局限性4、如果用户不通过浏览器界面，而是直接模拟或调用后端接口进行刷单，如何防范？5、在应对局域网下（同一IP）大量用户同时抢购的场景时，怎么设计IP限流策略？6、高并发场景下“热Key”问题会对系统产生什么影响？怎么解决7、除了“下单”环节，整个秒杀链路中还有哪些环节可能存在性能瓶颈或挑战？8、在秒杀活动正式开始前，如何应对用户不断刷新页面等行为带来的流量冲击？9、为什么决定做这个Agent项目？10、怎么用Graph框架来设计和控制任务流程的？11、RAG知识引擎包含了哪些核心功能？12、如果知识库的内容非常庞杂，包括多种类型，如何智能地判断和优先提供最相关的知识？13、讲一下MCP的实际开发或集成经验？14、MCP与传统的Function Calling在工具调用层面，主要的区别和优势是什么？15、反问

时长 1h 1. 自我介绍2. 实习3. 作用域链4. 用过哪些useHook，作用，怎么使用5. setState原理6. react diff过程7. webpack的loader和plugin区别看代码说输出1. 回答错误```tsconst async1 = async () => {console.log('async1');setTimeout(() => {console.log('timer1')}, 2000)await new Promise(resolve => {console.log('promise1')})console.log('async1 end')return 'async1 success'}console.log('script start');async1().then(res => console.log(res));console.log('script end');Promise.resolve(1).then(2).then(Promise.resolve(3)).catch(4).then(res => console.log(res))setTimeout(() => {console.log('timer2')}, 1000)```2. 回答错误```tsfunction obj(){}Function.prototype.one = function(){}Object.prototype.two = function(){}obj = new Obj()问obj是否可以访问到one和two方法```手撕函数柯里化反问1. 业务是什么（打卡，绩效考核审批流程之类的，头一次见这个部门，感觉怪怪的）2. 我在xhs的时候看到AI部门在制作设计图转码的AI，并且还有figma make这种可以直接生成设计图和前端代码的AI，以及谷歌推出了CDP-MCP，让Agent可以调试浏览器了，感觉都倾向于通过AI来赋能前端UI构建，请问这种情况下前端除了扎实的UI构建功底以外，还有什么提升竞争力的方法呢10mins后约明天早上11点二面，让我加强基础这个部门咋样啊，感觉怪怪的，答成这样都可以这么快过，有点害怕

好几个月前投的 当时简历上还没实习好像9月20多发了一次笔试 没参加现在又发了一次  有友友秋招oc最右吗

总结：40分钟，项目+结构化+手撕项目提问1.有做过AI智能体开发吗？有做过AI agent知识库建设工作吗？2.你了解AI自动化测试平台的架构和选型吗，Appium的性能并不好，为什么选择他？结构化提问1.对于视频卡顿问题定位，你会从哪些角度进行排查？（链路排查思路）追问：如何利用AI工具进行问题定位和排查？2.在综合能力维度上，分别用3个关键词形容自己的优势和劣势。（答得不好）3.在实习经历中，你对于团队做了哪些具体的事情手撕环节1.给定一个字符串，请统计字符串中括号匹配的对数。例如：{a}pp{{}，有效的括号对数为2。追问：是否可以不用栈来做？反问环节1.团队的业务有哪些做一些测试提效的工具平台，有以下这些应用。第一部分：UI自动化。之前写UI自动化都是编码级的，编写用例和维护的成本比较高，很多年没有很大的突破。现在结合大模型后，开启了小范围的试点，基于文本转化为可执行的UI自动化用例。第二部分：智能归因。对于与预期不相符的case，这个case是用例设计问题，还是环境问题，还是一个bug。之前是由人来看报错，现在可以通过传入代码、报错信息、日志等信息，由大模型来做初步的判断，可以减少人力成本。其他：数据构造等场景。2.团队使用什么编程语言Java和Go比较多，前端代码用TS。