实习第二十一天:

今天主要干昨天给的活,整理和编写好5个用户手册合并成一个,我服了,之前他们有些表格导进来缺失,害我搞完还得一个一个比对,感觉是他们那个图片水印的原因,我把那个图片水印剪切了,表格数据也跟着没了,鼠标点数据选中不了,只能选中图片。剩下的就是整理自己的笔记。
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整理笔记这个好习惯啊,我现在都懒得整理了
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发布于 02-01 21:14 陕西
手册800多页这么多啊
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发布于 03-04 20:35 四川
应该就是他们方的图片吧
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发布于 01-28 09:50 陕西
我内个都这样玩
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发布于 01-22 19:44 湖北
这手册800多页
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发布于 01-22 19:19 广东

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岗位职责: 1、负责团队内小程序相关需求的开发工作2、负责团队内数据平台,调试看板等的建设和开发工作任职要求:2028 届在校生,本科及以上学历,计算机相关专业,有前端 / 小程序开发相关实习 / 项目经验优先;1、熟练掌握 HTML/CSS/JavaScript 基础,理解 Flex/Grid 布局、盒模型、响应式适配(熟悉 rpx/px 单位转换);2、熟练掌握微信小程序原生开发(WXML/WXSS/JS/TS),熟悉小程序生命周期、组件化开发、API 调用(如网络请求、本地存储、支付 / 分享等); 3、具备像素级还原设计稿能力:能精准还原设计稿中的间距、颜色、字体、圆角、动效等细节;4、掌握 Vue 2/Vue 3 基础用法,熟悉 Vue 组件封装、指令、生命周期、Vuex/Pinia 状态管理,能独立完成简单 Vue 页面开发;5、了解前端工程化基础,如 npm 包管理、Git 版本控制(会提交、合并、分支管理等基础操作); 6、具备良好的沟通能力,能清晰理解需求,主动反馈开发中的问题,配合团队推进任务。加分项1、熟练使用 AI 工具(Kimi-K2.5、Claude、ChatGPT 等)辅助开发,能利用 AI 完成 UI 转小程序代码、逻辑优化、bug 排查;2、了解 PAG/Lottie 动画在小程序中的接入和使用,能实现复杂动效的还原;3、有小程序发布、审核、版本回滚、分批发布的实操经验;4、熟悉小程序性能优化(如包体积压缩、页面加载提速、减少卡顿);5、有独立完成的小程序项目;核心部门,在北京腾讯总部大楼,本岗位大部分时间会开发小程序(如果小程序0基础一点没开发过勿投递),要求实习时间长,表现很优异的话后续会转正机会
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03-06 16:28
已编辑
门头沟学院 前端工程师
小红书|字节|京东|快手|拼多多|滴滴|得物|携程等前端面试AI频繁题目1. SSE 与 WebSocket 区别- 通信方向:SSE 是服务端单向推送给客户端,WebSocket 是双向全双工- 协议:SSE 基于 HTTP,WebSocket 是独立的 ws/wss 协议- 数据类型:SSE 只支持文本,WebSocket 支持文本和二进制- 重连:SSE 浏览器自带自动重连,WebSocket 需要自己写心跳和重连- 使用成本:SSE 非常简单,前端用 EventSource 就行;WebSocket 需要服务端支持协议升级- 适用场景:SSE 适合通知、日志流、AI 流式输出;WebSocket 适合聊天、游戏、协同编辑、直播简单理解:SSE:客户端连上去,服务器一直发消息过来WebSocket:客户端和服务器随时可以互相发消息---2. 对 AI 基本概念了解:RAG、Agent、FunctionCall、MCP、Skills- RAG:先检索外部资料,再让模型回答,用来解决模型瞎编、知识过时的问题- Agent:能自己思考、做计划、调用工具、一步步完成任务的智能体- FunctionCall:模型调用外部接口或函数的标准方式,比如查天气、查数据库- MCP:模型和外部系统、工具之间通信的统一协议,方便对接各种能力- Skills:把常用功能封装成可复用的技能,比如写代码、生成图表、总结文档它们的关系:用户提需求 → Agent 作为大脑 → 用 RAG 查资料、用 FunctionCall 调工具、用 Skills 执行能力 → 通信靠 MCP 协议---3. 个人 AI 技能了解(可直接背)- 了解大模型基本原理和提示词工程- 能基于 RAG 搭建私有知识库问答- 理解 Agent 工作流程,会使用 FunctionCall- 能做前端+AI 项目,比如对话界面、流式输出- 了解多 Agent 协作和常用框架- 能独立完成需求拆解、AI 方案设计与落地---4. 了解主流模型有哪些及各自特点、应用场景国际模型:- GPT-4o:综合能力最强,多模态好,代码、推理都很强- Gemini:谷歌多模态,图片、视频理解能力突出- Claude:擅长超长文本,安全性、合规性好- Llama:开源模型,可以本地部署、二次开发国内模型:- 文心一言:中文理解好,知识覆盖全面- 通义千问:阿里生态,适合电商、客服、业务系统- 讯飞星火:语音能力强,教育、医疗场景多- Kimi:超长上下文,适合读文档、总结资料---5. 用了什么 IDE 以及对比- VS Code:生态最丰富、轻量、插件多,日常开发主力- WebStorm:智能提示、代码重构强,适合大型项目和团队- Cursor:AI 原生编辑器,代码生成、对话一体,AI 开发首选- Zed:启动快、操作流畅,追求高效编码可以用总结:日常用 VS Code,AI 开发用 Cursor,大型项目用 WebStorm。---6. 多 Agent 有了解吗多 Agent 就是多个智能体分工合作,像一个团队一起完成复杂任务。- 分工:有的负责规划,有的负责搜索,有的负责写代码,有的负责测试- 通信:智能体之间可以传递信息、对齐目标- 优点:复杂任务更稳定、逻辑更清晰、更容易维护- 常用框架:AutoGen、CrewAI、LangGraph简单流程:用户提需求 → 主管 Agent 分配任务 → 各个智能体分别执行 → 汇总结果返回给用户---7. AI 在实习部门中应用场景- 智能客服、内部问答:用 RAG + 对话界面- 代码生成、自动补全、代码解释:用 Cursor、Copilot 这类工具- 需求文档、接口文档自动生成与总结- 前端页面自动生成:根据描述或草图生成代码- 数据可视化、报表自动生成:自然语言转图表- 测试用例、测试脚本自动生成---8. Agent 底层原理:ReAct、Transformer 了解ReAct:- 就是推理 + 行动- 流程:先思考要做什么 → 调用工具或执行动作 → 观察结果 → 再思考 → 直到完成任务- 是现在大多数智能体的核心逻辑Transformer:- 是现在所有大模型的基础架构- 核心是自注意力机制,能理解上下文、语义关联- 前端层面只要知道:它是模型用来理解语言、生成内容的底层结构---9. 现有需求如何用 AI 实现:拆解小需求、AI 规划、实现、测试,包含 /plan、/spec标准流程:1. 需求拆解:把大需求拆成小模块,明确每个模块做什么2. AI 规划 /plan:明确目标、执行步骤、输入输出、依赖项、时间安排3. 方案设计 /spec:确定接口、数据结构、页面逻辑、提示词、异常处理4. 实现:前端界面 + 模型调用 + RAG 或 FunctionCall 集成5. 测试:测试功能是否正常、有没有幻觉、流式输出是否稳定、异常情况是否处理6. 上线与优化:根据效果迭代提示词、流程、模型参数简单模板:/plan:目标 → 步骤 → 分工 → 时间/spec:接口 → 字段 → 页面 → 提示词 → 异常处理
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