1面（约60min）：基于项目提问：1.如何防止恶意iframe内嵌到页面2.什么是跨域？常见的跨域解决方案3.websocket和sse的区别；websocket怎么建立连接；5.多会话的websocket怎么实现的，讲讲方案4.大模型流式输出方案：fetch+reableStream.........算法题：1.异步调度器2.无重复最长子串的长度反问--------------------------------------------2面（约60min）：：基于项目提问：1.多媒体格式转化插件的浏览器兼容方案2.microapp微前端的了解3.传统iframe的缺点，如何解决url丢失，dom节点割裂4.延申了wujie，讲讲对wujie的了解，怎么实现沙箱，如何建立dom的proxy代理机制(类似vue的发布订阅者模式).........算法题：1.手写eventEmitter类2.回溯-目标和反问-------------------------------------------3面（30min）：看看落地的ai项目的代码并进行提问.........算法题：1.三角形最小路径和反问------------------------------------------hr面1.如何快速地熟悉项目及进行需求开发2.你的缺点是什么3.讲讲未来前端发展趋势4.讲讲对AI、Openclaw的理解--------------------------------------------感觉现在基本不会纯八股文开局，更多的是拷打项目，穿插八股，更多的是看个人的思考与理解，笔者认为简历上还是要有自己一个比较完善的项目，最近在面试感觉也欠缺这部分，感觉挺多面试官想通过你演示的项目来进行拷打的

在最近经历的数十场前端面试中，我发现一个非常明显的趋势：面试中关于 AI 相关的问题越来越多了，问的问题有深有浅。确实，在当下这个 AI 的时代，前端面试中频繁出现 AI 相关的问题也是可预见的。那么，作为一名前端开发，我们应该怎么在面试前准备 AI 相关问题，以防被问得哑口无言呢？经过最近这么多场面试，我总结出几大类 AI 相关问题，在这里分享出来，希望能帮助大家提前准备、更好地应对面试：一、常用工具与实践经验常见问题：平时的工作中是怎么使用 AI 的、主要用来做什么；怎么更高效地利用 AI 工具如何准备：（1）这不算什么难题，诚实作答即可。不要杜撰自己不熟悉的场景，以防弄巧成拙。（2）结合具体使用场景进行回答，能更好地体现自己对 AI 的熟悉程度。（3）分享使用经验之余，最好能体现自己对 AI 的一些深入思考。比如，在平时使用中发现目前 AI 还有哪些痛点无法解决、怎么设计 prompt 能得到更准确的结果等等。二、AI 技术相关概念常见问题：前端面试中不会问得特别深入，但是很多基础概念需要弄清楚：Model、Agent、RAG、MCP、Vibe Coding、Function Calling 等等。如何准备：提前将 AI 技术涉及的概念都弄清楚即可。我上面列举的是一些基本的概念，大家可以自行拓展了解其他概念。务必要弄清楚不同概念之间的区别与联系。三、AI 的相关实现原理（和前端相关的部分）常见问题：流式数据交互、MCP Server 怎么传递数据如何准备：提前去掘金搜索、学习吧，这些原理掘金上都有相关的介绍。以上就是我面试中的一点心得。如果大家还有什么疑问的话，欢迎后台私信我，大家一起探讨、一起进步。