大模型与应用开发（高频考点）RAG（检索增强生成）：“什么是RAG？前端/后端在整个流程中可以参与哪些工作？”“如果找不到合适的数据集怎么办？你用什么样的方法清洗和整理数据？”Prompt Engineering（提示词工程）：“如何优化Prompt Engineering，以减少Token消耗？”“如何防范Prompt Injection（提示词注入）攻击？”流式输出与前端处理：“在AI流式输出过程中，如果返回的Markdown标签被截断，前端如何处理渲染？”“在AI聊天界面中，当消息非常多时，如何保证滚动平滑且不卡顿？”AI Agent（智能体）与系统设计工具调用： “Agent工具调用失败如何处理？请设计一个降级策略。”多Agent协作： “请设计一个多Agent代码审查系统，如何分配角色（如StyleReviewer, SecurityReviewer）？”记忆机制： “短期记忆和长期记忆在Agent中如何设计？如何保持风格一致？”

前言面试官盯着简历看了几秒，说："你项目里用了 TypeScript？为什么用？别人用你就用？"我笑了笑，心里想："这都被你发现了，TS 这玩意是跟风就能用得转的吗？"一、痛点在哪？JavaScript 到底缺了啥？先上个例子： function fetchUser(id) { return fetch(`/api/user/${id}`) .then(res => res.json()) .then(data => { console.log(data.name.toUpperCase()); }); } 看起来正常吧？但如果后端突然改了字...

自我介绍 实习没问项目1. 遇到难点有哪些？怎么解决的？说了 Raft 的去重处理幂等性，实习的项目需求理解；八股1. 访问一个网页整个过程是怎样的？2. 网络大概分成几层？3. 传输层有哪些协议？4. 为什么说 TCP 是可靠性强的？5. TCP 和 UDP 的区别？6. 进程和线程的区别？7. 线程共享哪些数据？8. 线程独占哪些数据？9. 堆和栈的区别？10. 数据库索引讲一下？11. 某个索引字段（a，b，c），查询（b，c），索引会命中吗？12. B+ 树相对于其他树的优势？特点？算法1. 反转链表2. 判断回文链表闲聊1. 反问总结1. 项目和实习不对口，这个短期内无法改变了；项目介绍总是觉得 Raft 靠的是 vibe coding 结果总是想省略，避免深入，结果被 GPT 说项目亮点埋没，你没主动强调你的 hard things...毕竟这些我真没弄过，不知道怎么圆...2. 八股不熟悉， 专业术语不准确，网络的有点忘记了...八股总是表达不好...但是我确实没有自己训练的习惯，不知道从哪开始...3. 算法还行，两道 Easy，不过不影响依旧一面挂

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...