1. 自我介绍（面试官要求：着重项目 + 技术积累）核心考察：技术栈广度、项目落地经历、学习连贯性，需突出与前端岗位匹配的核心能力（如跨端、工程化、前后端兼修）。2. 项目深挖（高频追问，核心考察实战能力）重点追问项目小程序课表督导系统：核心难点聚焦页面转 PDF 的宽高适配，追问 PDF 生成具体问题、解决方案、使用的技术库；延伸追问性能优化实操（防抖节流、懒加载、图片优化、分包）。React 转 RN 跨端重构（AI 股市分析项目） ：核心追问跨端重难点与解决方案，包括两端适配、样式兼容、技术栈重构细节；延伸追问是否独立负责工程化 / 打包 / 部署。工程化追问具体在哪个项目做了打包 / ...

快，各位大神，给我分享分享经验

目前只有携程、美团、蚂蚁、阿里给了笔试，个人体感算法题都称不上难，纯粹就是拿算法竞赛里面的、别人不会专门去学的知识点卡人，非常没意思，而且像腾讯字节这种顶级大厂都已经完全不看笔试了，笔试完全就是为了合理刷人存在的，但如果真要刷人，笔试强也救不了简历拉胯、面试表现差，真的是越来越没意义。

在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...