1.自我介绍2. 在 React-Playground 这个项目中遇到什么难点？3. 如何做到实时转译的？4. 用的什么沙箱？（说了 iframe，面试官说 iframe 不是沙箱🤔）5. useMemo 和 React.memo 的用法和区别是什么？6. React.memo 的缓存什么时候决定它要不要刷新？缓存的判断时机是什么？缓存刷新的时机是什么？（我说拿上一次的 props 和这次的新 props 来判断） 怎么自定义 Props？7. React 的 Fiber 有了解过吗？（我说把 React 渲染变成“可中断、可恢复、可插队”的异步任务，解决老版 React 渲染阻塞的问题） 那它是通过什么方式解决的呢？（我说把递归改成循环遍历）8. useEffect 怎么使用？9. 如何在 dom 树上获取一个 dom？（我说用 useRef） 怎么使用 useRef？ getElementById() 有用过吗？（面试官说想听我回答 getElementById() 或者 getElementByClass()）10. CSS 怎么去做一个动画？（我说用 transition 或者 @keyframes） 如果有一个菜单，它从 100px 移动到 300px，用动态变长，怎么用 CSS 实现？（我说用 transition） transition 用什么属性？（过渡方程 transition: height 0.3s ease;）11. 输入 URL 到按下回车键，这中间发生了什么东西？12. 大公司的网址不止一个 IP （比如淘宝），那 DNS 解析怎么路由到具体的某一台 IP 呢？13. vite 和 webpack 有什么区别？各自的优缺点分别是？14.手撕代码--判断两个矩形是否相交？15.如果加上旋转角度怎么判断相交？

投了一些简历，有些给了笔试，但笔试的编程题对我来说太难了压根不会做。面试一个都没有收到，现在转其他的也来不及了，只能走前端了。这是我最新的简历，请各位给我点建议。

面试时间：3.13拷打项目let const var 的区别闭包是什么，用法箭头函数，匿名函数，普通函数this的区别防抖节流的区别tcp和udp的区别与应用tcp三次握手、四次挥手的过程https的加密方式以及连接过程进程和线程的区别和联系js 事件循环promise 和 settimeout的执行顺序js宏任务和微任务react和vue的区别vue 的v-if 和 v-show的区别怎么用ai的虚拟列表的原理设计一个上传组件，怎么保证性能和可靠性大文件上传怎么加速设计模式了解哪些以及具体应用手撕：逆序k个一组反转链表

全程2小时共享屏幕+看项目具体代码，压力面算法题（40min+20min优化）：74. 搜索二维矩阵      秒了1482. 制作 m 束花所需的最少天数贪心+二分    搞了半天，不过撕出来了问怎么优化时间复杂度1. TCP连接建立过程为何是3次segment交互，而非4次？请详细说明四次握手合并为三次的核心原因。2. 没见过的代码，让我猜结果，后来查了是js`const a = {i:1,toString: function(){return a.i++;}};console.log(a==1 && a==2 && a==3)`为何会输出 `true`？其底层类型转换和执行顺序是怎样的？3. 请解释CPU执行指令时，为何数字比较是串行执行而非并行处理？这和`a==1 && a==2 && a==3`的执行逻辑有何关联？4. 大模型生成语句基于HTTP长连接逻辑时，和WebSocket的全双工通信特性有何本质区别？5. SSE是否具备双工通信能力？如何清晰澄清SSE的单向推送特性？6. SSE实现客户端消息推送时，持续推送无法中断的问题该如何解决？是否需要后端配合实现流程控制？7. SSE存在自动断连风险，该如何优化协议稳定性以适配业务场景？有哪些重连或保活方案？8. 大模型流式输出的分段内容格式该如何设计？需要考虑哪些兼容性和可读性要求？9. 智能体Prompt的完整构建流程是怎样的？从角色设定、任务范围到格式化输出要求，具体步骤是什么？10. 智能体的场景化细节设计有哪些？该如何嵌入Prompt？11. AI Agent的核心工作流程是什么？请详细说明从用户需求分析、工具调用意图生成，到参数转化、MCP客户端校验执行的全链路。12. MCP调用逻辑的权限归属问题是什么？谁来主导MCP工具的调用？13. LangChain在你的项目中具体承担什么角色？是否仅作为大模型接口？如何实现框架的深度定制？14. 大模型在Agent系统中是思考核心，那工具调用的触发主体是谁？是Agent解析字符串触发，还是大模型主动分析意图后调用？15. 大语言模型输出字符串的机制是什么？工具调用的触发时机具体在哪个环节？16. Agent与大模型的协作流程是怎样的？17. MCP调用工具时的参数校验流程是怎样的？校验失败后该如何处理异常？18. MCP和Skill的功能边界是什么？两者在工具调用、模块化设计上有何区别？19. 如何将现有MCP工具改造为支持Skill功能？具体的代码或配置修改步骤是什么？20. 渐进式披露技术的具体实现方式是什么？如何通过文件格式和系统提示词控制大模型读取范围？21. 改造工具调用链路（如从MCP切换到skill接口）时，是否需要修改大模型本身？如何实现解耦以避免核心代码变动？22. 新建Scale工具文件并注册到映射体系的具体操作步骤是什么？如何保证工具调用的灵活性？23. 直接使用AI生成的代码方案（如Markdown表格形式的函数列表）是否可靠？存在哪些灵活性不足的问题？24. 现有文件名匹配逻辑不够完善，该如何优化？需要考虑哪些匹配规则和异常场景？25. 项目中的主控逻辑和记忆模块是否为自主实现？LangChain之外还使用了哪些技术栈？反问：一周出结果