AI Coding实战技巧

从后端转到运维之后，感觉面试难度降了一大截问的非常基础，也有可能是AI面的原因？）开始会让你填自己熟悉的技术栈，然后根据你的技术栈提问Golang 语言中 defer 的作用多个 defer 的执行顺序涉及到多个函数互相调用时，如何涉及 defer 顺序容器和虚拟机的区别容器基于宿主操作系统内核，会不会导致安全性问题数据库 ACID 特性详细解释原子性如果游戏商城充值接口无法访问，但是支付监控面板显示正常，说一下排查思路如果某个容器服务 CPU 使用率突然飙升至80%，同时接口请求速度变慢，说一下排查思路还有一些想不起来了，总之希望鹅厂捞一下

如果会的部分比较多,那就试试看糊弄过去,如果会的比较少,那至少要试试看,尽量把知道的全部抛出来,如果真的只会一点点,甚至一点都不会,那还是老实招了吧,这种是真只能说不会了

lz背景：9本无实习，投字节暑期实习面试官上来问mcp协议，问网络底层是如何实现的然后后面拷打计算机网络和操作系统很偏的东西https协议握手经过几个rdtcas在操作系统上的底层实现问了十几分钟然后两道非hot100手撕 G了最后反问建议面试官说现在ai时代，八股没意义，项目也都是学习项目没意义，个人简历也比较平庸，只停留在应用层，所以必须很深入底层lz自知自己很菜，只会八股，但是面试官问的这些问题又比八股有意义在哪呢，无非是出些更偏的八股来刁难人吧

AI Agent技能Skills设计（前端视角·牛客精简版）一、核心概念：Agent & Skill•Agent：带大脑（LLM）、能调工具、可做决策的程序，类比前端应用层Controller•Skill：Agent可调用的结构化能力单元，类比前端函数/API/组件/Hook的结合体，是AI原生的能力载体二、Skill核心结构（4要素）要素含义前端类比name技能唯一标识函数名description能力+使用场景描述JSDoc注释inputSchema输入参数定义TypeScript类型handler实际执行逻辑函数体/API请求逻辑三、Skill核心调用机制（AI自主决策）用户输入→Agent交给LLM→LLM判断是否需要Skill→选择并构造参数→调用Skill→返回结果→LLM整理输出✅ 核心区别：前端是人工写判断调用，AI是LLM自动决策调用从前端视角来看，Skill是Agent可调用的结构化能力单元，类比前端的函数、API与Hook结合体，核心包含名称、描述、输入定义和执行逻辑四大要素，其关键是由LLM自主决策调用，而非人工手动触发，设计上要遵循描述优先、输入清晰、单一职责和可组合性原则，还需按定义能力边界、撰写AI可理解描述、设计输入Schema、实现执行逻辑的步骤工程化落地，同时能清晰区分Skill与MCP的核心差异——Skill是应用层的能力定义，MCP是基础设施层的能力传输协议，二者协作可为Agent提供可执行的能力，而前端开发者可基于Skill打造AI Copilot、智能业务工具，或是构建AI应用的后端能力层，实现从手动调用API到AI自主决策调用的开发模式升级，也能借助Skill更好地衔接前端UI交互与AI的自动化执行能力。