秋招面经-腾讯前端三面(泡池子

1.在选择打包工具时,关注哪些指标
2.打包时候版本增量更新,怎么做
3.混淆和压缩,怎么比较混淆后的代码相似度
4.es6的新特性有哪些
5.let声明变量,核心解决什么问题
6.字符串拼接上,es6跟之前有什么核心差异
7.token的生成过程
8.本地存储方式有什么区别与联系
9.前端常见的攻击方式
10.项目相关
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现在AI技能是求职的默认必备技能,不管是传统的前后端项目还是现在AI潮流新涌出的AI应用开发工程师、AI Agent工程师以及最顶的AI 算法工程师,笔者为前端岗位,秋招投递了15+互联网大厂,收获3家大厂Offer(快手、京东、拼多多),下面聊聊个人对面试中的AI的一些idea:总结(通过JD总结要学什么)前端基础JS&算法、React&Vue框架、Vite、Monorepo、Pnpm工程化、性能优化、主流(微前端、SSR、大前端)仍为基础,全栈+AI是亮点,前端&AI学习:框架前端开发者不再只是 UI 渲染层,而是要理解大模型、Agent、多模态交互,并能在业务中落地 AI 能力。整体架构可以分为四层:AI基础知识大模型基础核心概念:LLM(大语言模型)、Token、上下文窗口、Embedding、微调(Fine-tuning)、提示工程(Prompt Engineering)。关键能力:文本生成、代码生成、多模态理解(文生图 / 文生视频)、知识问答。前端视角:如何通过 API 调用模型、如何处理流式输出(SSE/WebSocket)、如何优化 Token 消耗。Agent 与 RAGAgent:能自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体(如 Coze 扣子、TRAE)。RAG(检索增强生成):结合私有知识库,让大模型回答更精准、可控。前端视角:如何设计 Agent 交互界面、如何展示 RAG 检索过程、如何做多轮对话管理。多模态 AI核心:文本、图像、音频、视频的融合生成与理解(如剪映的 AI 生成、实时交互)。前端视角:Canvas/WebGL 渲染、WebRTC 实时流、WebGPU 加速、多模态内容预览与编辑。AI工具链应用场景AI IDE 开发(TRAE、Cursor 方向)核心:打造端到端生成真实软件的智能协作平台。前端职责:AI 功能交互实现(代码生成、代码理解、知识问答)、IDE 内核框架开发、插件生态与工具链。技术栈:React/TypeScript、WebAssembly、Monaco Editor、WebSocket/SSE。Agent 平台开发(Coze、HiAgent 方向)核心:新一代 AI Agent 平台,支持协同办公与应用开发。前端职责:LLM 驱动的 AI Agent 框架实现、多 Agent 协同界面、可视化编排工具。技术栈:React/Vue、状态管理、可视化编辑器、实时通信。多模态创作与交互(剪映、抖音方向)核心:生成模型优化、多模态内容合成、实时交互体验提升。前端职责:AI 生成内容预览、实时滤镜 / 特效、多模态编辑界面。技术栈:WebGL/WebGPU、WebRTC、Canvas、性能优化(FPS、内存)。AI + 全栈开发(小红书、美团方向)核心:在 AI Coding 工具协助下完成前后端开发、测试、部署。前端职责:全栈开发、AI 辅助需求分析与方案设计、提升开发效率。技术栈:Node.js/Python、前后端协作、CI/CD、AI 工具深度使用。可视化与 AI 交互(同顺方向)核心:大模型应用的可视化交互、RAG/Agent 工作流演示。前端职责:可视化 Prompt 编排、多轮对话可视化、模型输出调试界面。技术栈:ECharts/D3.js、流程图库、实时数据渲染、响应式设计。工程化与能力要求前端基础扎实的 HTML/CSS/JS/TS,熟悉 React/Vue 等框架。工程化工具:Webpack/Vite、NPM/Yarn、CI/CD、自动化测试。跨端能力:WebAssembly、Electron、Taro 等。AI 工程化模型接入:OpenAI API、火山方舟 SDK、流式输出处理。性能优化:Token 压缩、缓存策略、推理延迟优化、首屏加载。安全合规:数据脱敏、隐私计算、内容审核。软能力拥抱新技术,紧跟 AI 前沿,不设边界。跨团队协作:与算法、后端、产品紧密配合。创新思维:将 AI 技术与前端体验创造性结合。
AI时代下,你的岗位要求...
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