滴普科技面经 前端

怎么防prompt 注入MCP a2a区别auto gen怎么让用户打断进程一些langgraph的实现为什么要用langgraph，langchain也能实现怎么做query怎么意图识别这个项目体现了什么范式思想答的还行进二面了但是感觉我跟 hr 说话有点墨迹...

奇怪，码全科技26届春招笔试这么多人，没看到一个发面经的？

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 项目拷打2. 你们从 PRD 到 design.md 这一层，是怎么保证“需求不丢失”的？AI 自检具体是怎么做的，有没有误判的情况？3. 你刚才提到“需求-代码映射”，能不能举一个具体例子，说明你们是如何做到精确定位到某个文件甚至某一段逻辑的？4. 你们的 tasks.md 拆分粒度是怎么控制的？拆太细和拆太粗分别会带来什么问题？5. 在 Multi-Agent 协作中，状态是怎么传递的？是靠文件、内存还是某种中心化状态管理？6. 你们有没有遇到 Agent 之间“决策冲突”的情况？比如设计和代码生成不一致，是怎么解决的？7. 你们为什么选择“技术方案驱动”，而不是直接让 AI 从 PRD 出码？8. 你们 `.catpaw/rules` 这套知识库，和像 OpenClaw 这种基于 RAG 的 memory，有什么区别？9. 如果知识库内容过多，AI 也会有上下文压力，你们是怎么做裁剪或者命中的？10. 你们有没有做 embedding 检索？11. 如果知识库里的内容是错的或者过期了，会不会对 AI 产生误导？你们怎么治理这个问题？12. 在一个非常大的存量项目里（比如几十万行代码），你们是怎么让 AI 快速理解项目结构的？13. 你们现在 AI 出码留用率是 50%+，那剩下 50% 主要问题出在哪里？14. 在复杂业务场景下，AI 出码质量下降，你觉得是什么问题？15. AI 有没有出现过“看起来对，但其实逻辑是错的”这种情况？16. 你们有没有做过代码 diff 级别的控制，比如限制 AI 修改范围？17. 你们基于 Playwright 做自动化测试，那测试用例是怎么保证覆盖率的？有没有评估指标？18. AI 自动修复 bug 的成功率大概是多少？有没有出现过“修复引入新 bug”的情况？19. UI 偏差这种问题你们怎么检测？20. 如果测试通过了，但业务逻辑是错的，这一层你们怎么解决？21. 你刚才说整体效率提升 20%，这个数据是怎么统计的22. AI 代码量提升很多，那你怎么评估“有效代码”和“冗余代码”的比例？

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.项目用的是把skill直接塞进系统提示词中,如果skill太多, 占用的上下文窗口太大, 怎么处理?4.如果两个skill 实际内容不一样, 但是description相似, 导致agent每次加载错skill, 怎么解决?5.agent设计你觉得最重要的部分 上下文工程6.上下文工程你觉得有哪些要注意的点?7.了解主流的agent设计吗?8.gemini cli设计你觉得最重要的部分9.gemini cli 你觉得可以优化的点10.multi agent 架构主流的实现方案11.multi agent的交流是靠什么