美团到店前端一面

终于知道为什么招我进来了，项目下回来刚能跑起来，就已经安排我做业务了，不出意料的一个都做不出来，好心累，AI也用不了，只能用公司内部的工具，太难了

除了大厂，boss上面的小厂有些主要业务就是跟ai相关的，而且它招人就是boss上招，官网只有简介，我暑期实习的那家公司就是，大厂难进可以试试小厂

前端AI冲击下HireCount很多公司少的可怜面试实习公司时，在选择面试时间，选下午但面试还没面，可能前面找到合适的面试人了就取消这批次，调期调到人怀疑自己所以面试尽量选早上，大家心情都挺好🙂

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？