26届硕前端简历求优化

30分钟，七个问题，最开始可以选擅长的类，单机位1. 在实际生产生活当中如何运用AI辅助开发2. ES6的解构赋值3. 响应式数据中的媒体查询4. 栈和队列的区别以及使用场景5. 在多条信息并发的时候用栈还是队列，为什么6. 如果有消息的优先级更高该怎么办7. 当接口遇到问题的时候要怎么处理8. 当接口返回不同错误码之后要怎么处理9. 当接口遇到问题的时候，超时的次数和时间怎么选取？为什么，要怎么优化用户体验10. 在需要稳定输出的业务流程里面大模型的温度值和随机种子值要怎么设定，其他参数怎么设定11. 温度值和随机种子如何影响模型？它们之间有什么相互的关系12. 假设在一个平时需要稳定输出，平时有的时候需要灵活输出的流程里，如何设置温度值和随机种子13. 前端在AI对话当中如何做参数，要一个版本控制，然后如何防止用户切换不同模型和版本切换带来的问题14. 项目中遇到中比较困难的问题是什么？怎么排查的15. 通过打印日志的方法排查出来了，那怎么能确定问题就是他呢？有什么检验吗？修复之后有没有做什么措施限制再次发生

一、个人技能：AI 工程化能力矩阵见下图⬇️------二、项目难点深度阐述（STAR 话术参考）2.1 模型选型：不只是“会用”，而是“会选”技术要点：• 文生图/视频：SDXL（开源可控）、Midjourney（艺术质感）、Sora（长视频逻辑）。选型关键看 Latency（延迟） 与 Cost（成本）。• 多模态：GPT-4V（强推理）、Gemini Pro Vision（性价比）。难点在于视觉问答（VQA）的 prompt 构造。• 编码模型：DeepSeek-Coder（开源首选）、Claude 3.5 Sonnet（代码解释强）。选型依据是 Context Length（上下文长度） 和 Repo 理解能力。2.2 规划：ReAct 编排机制技术原理：ReAct = Thought (推理) → Act (行动) → Observe (观察)。它通过显式生成推理链（“我需要先查A，再查B”），解决了 LLM 的“黑箱决策”问题，让 Agent 具备可解释性 。落地难点：• 循环失控：Agent 容易陷入死循环（如一直搜索不到结果）。• 解决策略：设置 Max Iteration（最大步数） 和 Self-Correction（自我修正） 机制。例如，在 Thought 步骤强制要求“如果失败，下一步策略是什么”。2.3 记忆：从“聊天记录”到“工作记忆”架构设计：• 短期记忆：存储在内存或 Redis 中，仅保留最近 3-5 轮对话，用于维持会话连贯性。• 长期记忆：基于 RAG + 向量数据库（如 Chroma, Milvus），存储项目文档、用户画像，实现跨会话的知识复用 。Agentic RAG 实战难点：1. 上下文过长：采用 “渐进式加载”（Progressive Loading）。先检索摘要，Agent 判断需要详情时再拉取全文，而非一次性灌入所有内容。2. 噪音控制：严禁将工具调用的中间结果（如 raw JSON）直接塞入上下文。必须经过 Extract-Transform 步骤，只保留关键字段，避免干扰 LLM 的注意力 。2.4 工具调用：MCP 底层原理与实战MCP 核心流程：MCP 通过 JSON-RPC 2.0 协议，在 Client（模型端） 和 Server（工具端） 间建立标准化通信 。1. 初始化：Client 向 Server 发送 initialize，协商能力（Tools/Resources）。2. 调用：Client 发送 callTool 请求，Server 执行并返回结构化结果。3. 传输：本地用 stdio（低延迟），云端用 SSE/HTTP（分布式）。自定义 Skills 技巧：• Skill 封装：将“查数据库”封装为 query_database(sql)，而非直接让 LLM 拼接 SQL 字符串。• 权限与安全：在 MCP Server 层做参数校验和权限拦截，防止 LLM 生成恶意指令。—————————1. MCP 是未来：它解决了工具生态碎片化问题。以前每个模型都要写一套插件，现在工具只需实现一次 MCP Server，即可被所有客户端（Claude, Cursor）复用 。2. Agentic RAG > 传统 RAG：传统 RAG 是“检索→回答”的管道，而 Agentic RAG 是“观察→决策→检索→反思→行动”的闭环，具备自主决策能力 。最后建议：在介绍项目时，务必强调你如何解决“Token 成本”和“幻觉控制”这两个工程核心痛点，这比单纯罗列技术栈更有说服力。

前两年我去实习过，他们那时候来者不拒，学校招聘会投了个简历去面了2min就录了，作息985，感觉也不咋忙就是在工位上发呆

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