京东前端0.5面

tcp，udp，http，https连接的区别对浏览器有没有了解，浏览器渲染机制这些我自己介绍项目亮点大学学了什么课程，数据结构与算法？讲讲你知道的数据结构。vue里用ref定义响应式变量怎么进行类型声明，比如说const a:   ＝ref（‘张三’），这个冒号后面填什么。网络状态码。项目有没有上线，nodejs会吗，负载均衡这些，高考多少分，多少名。没有手撕没有算法，很简单

怎么说呢，感觉异常的轻松，会不会是kpi📍面试公司：乐我无限🕐面试时间：3.4💻面试岗位：前端实习生❓面试问题：拷打简历(简历里面写了啥就问啥，挺深的)：首页白屏你会考虑什么，然后怎么去优化SEO方面，你知道什么，怎么优化Web性能优化了解哪些判断数组有哪些方式DNS解析你有什么看法对AI你有什么看法讲一个项目，阐述一下难点和思路webpack和vite之间有什么区别vue相关常见八股🙌面试感想：继续巩固简历内容，感觉每个面试官风格不太一样,公司挺好的，无限token，然后推崇AI，基本上进去以后可能就是全栈开发了。

现在AI技能是求职的默认必备技能，不管是传统的前后端项目还是现在AI潮流新涌出的AI应用开发工程师、AI Agent工程师以及最顶的AI 算法工程师，笔者为前端岗位，秋招投递了15+互联网大厂，收获3家大厂Offer（快手、京东、拼多多），下面聊聊个人对面试中的AI的一些idea：总结（通过JD总结要学什么）前端基础JS&算法、React&Vue框架、Vite、Monorepo、Pnpm工程化、性能优化、主流（微前端、SSR、大前端）仍为基础，全栈+AI是亮点，前端&AI学习：框架前端开发者不再只是 UI 渲染层，而是要理解大模型、Agent、多模态交互，并能在业务中落地 AI 能力。整体架构可以分为四层：AI基础知识大模型基础核心概念：LLM（大语言模型）、Token、上下文窗口、Embedding、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）。关键能力：文本生成、代码生成、多模态理解（文生图 / 文生视频）、知识问答。前端视角：如何通过 API 调用模型、如何处理流式输出（SSE/WebSocket）、如何优化 Token 消耗。Agent 与 RAGAgent：能自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体（如 Coze 扣子、TRAE）。RAG（检索增强生成）：结合私有知识库，让大模型回答更精准、可控。前端视角：如何设计 Agent 交互界面、如何展示 RAG 检索过程、如何做多轮对话管理。多模态 AI核心：文本、图像、音频、视频的融合生成与理解（如剪映的 AI 生成、实时交互）。前端视角：Canvas/WebGL 渲染、WebRTC 实时流、WebGPU 加速、多模态内容预览与编辑。AI工具链应用场景AI IDE 开发（TRAE、Cursor 方向）核心：打造端到端生成真实软件的智能协作平台。前端职责：AI 功能交互实现（代码生成、代码理解、知识问答）、IDE 内核框架开发、插件生态与工具链。技术栈：React/TypeScript、WebAssembly、Monaco Editor、WebSocket/SSE。Agent 平台开发（Coze、HiAgent 方向）核心：新一代 AI Agent 平台，支持协同办公与应用开发。前端职责：LLM 驱动的 AI Agent 框架实现、多 Agent 协同界面、可视化编排工具。技术栈：React/Vue、状态管理、可视化编辑器、实时通信。多模态创作与交互（剪映、抖音方向）核心：生成模型优化、多模态内容合成、实时交互体验提升。前端职责：AI 生成内容预览、实时滤镜 / 特效、多模态编辑界面。技术栈：WebGL/WebGPU、WebRTC、Canvas、性能优化（FPS、内存）。AI + 全栈开发（小红书、美团方向）核心：在 AI Coding 工具协助下完成前后端开发、测试、部署。前端职责：全栈开发、AI 辅助需求分析与方案设计、提升开发效率。技术栈：Node.js/Python、前后端协作、CI/CD、AI 工具深度使用。可视化与 AI 交互（同顺方向）核心：大模型应用的可视化交互、RAG/Agent 工作流演示。前端职责：可视化 Prompt 编排、多轮对话可视化、模型输出调试界面。技术栈：ECharts/D3.js、流程图库、实时数据渲染、响应式设计。工程化与能力要求前端基础扎实的 HTML/CSS/JS/TS，熟悉 React/Vue 等框架。工程化工具：Webpack/Vite、NPM/Yarn、CI/CD、自动化测试。跨端能力：WebAssembly、Electron、Taro 等。AI 工程化模型接入：OpenAI API、火山方舟 SDK、流式输出处理。性能优化：Token 压缩、缓存策略、推理延迟优化、首屏加载。安全合规：数据脱敏、隐私计算、内容审核。软能力拥抱新技术，紧跟 AI 前沿，不设边界。跨团队协作：与算法、后端、产品紧密配合。创新思维：将 AI 技术与前端体验创造性结合。

1. 简单做个自我介绍，重点说说你的项目经历和技术栈。答案要点：基本信息：学校、专业、预期实习时间技术栈：C++、数据结构与算法、Linux、数据库等项目经历：1-2个核心项目，突出技术亮点个人优势：学习能力、代码质量、问题解决能力对蚂蚁的了解和期望2. 详细介绍一下你简历中的某个项目，包括技术选型、架构设计、遇到的难点和解决方案。答案要点：项目背景：业务场景、用户规模、技术挑战技术架构：模块划分、技术选型理由、设计模式个人职责：负责的具体模块和功能技术难点： 性能瓶颈及优化方案并发问题及解决方法数据一致性保证异常处理和容错机制量化成果：性能提升、响应时间、资源占用技术沉淀：可复用的组件、文档...