字节实习 一面凉经 前端

1. 详细介绍一下你做过的最复杂的项目，技术架构是怎样的？遇到了哪些难点？答案要点：项目背景：业务场景、用户规模、技术选型原因架构设计：模块划分、技术栈、设计模式核心难点：性能瓶颈、技术挑战、业务复杂度解决方案：具体的技术手段、优化策略、权衡考虑项目成果：性能指标提升、用户体验改善、技术沉淀个人收获：技术成长、架构思维、问题解决能力2. Qt的信号槽机制底层是如何实现的？与回调函数有什么区别？答案：实现原理： MOC（Meta-Object Compiler）预处理：扫描Q_OBJECT宏，生成元对象代码元对象系统：每个QObject有元对象信息（信号、槽、属性）连接表：维护信号和槽的映射关系...

1️⃣核心功能与定位不同不同MCP：是一种标准化协议，旨在为AI模型提供统一的接口，使其能够安全、高效地连接和调用外部工具、数据源（如数据库、API、文件系统等）。它侧重于解决AI与外部系统的对接问题，确保不同系统之间的兼容性和互操作性。Skills：是AI模型可调用的技能包或操作手册，包含特定任务的指令、流程、脚本和资源。它侧重于封装专业知识和工作流程，帮助AI模型更精准地执行特定任务，提升任务执行的效率和准确性。2️⃣解决问题不同MCP 解决怎么连、连得上：让 Agent 能调用数据库、 API 、文件系统、第三方服务，聚焦连接能力。Skills 解决怎么做、做得对：让 Agent 按步骤、按规则、按标准完成任务，聚焦执行能力。3️⃣加载与使用方式不同MCP：在启动时通常会完整加载上下文，模型需按照协议规定的格式和流程调用外部工具，输入输出格式由协议严格定义。Skills：采用渐进式披露机制，先加载元数据，仅在模型判断需要时才动态加载完整技能内容，模型需自主判断何时调用何种技能。4️⃣适用场景不同MCP：适用于需要AI模型与外部系统（如数据库、第三方API、云服务等）交互的场景，如数据查询、实时信息获取、跨平台协作等。Skills：适用于需要AI模型执行特定流程化任务的场景，如文档处理、数据分析、代码生成、合规检查等，尤其适合封装专业知识和工作流程。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

自我介绍 用了哪些方法使FCP渲染耗时缩短近1s 有没有遇到过哪个包不支持ESM的，你是怎么处理的 你进行代码分割的思路是什么 不定高的虚拟列表的实现原理是什么NextJS有哪些渲染模式，分别介绍一下你们的应用用的是哪种 NextJS中有一个内置的图片优化组件，它做了哪些优化 让你优化图片显示你怎么优化webp格式的图片有兼容性问题吗，怎么做降级处理 AI问答应用有出现页面抖动的情况吗，你是怎么处理的应用用的什么markdown库 AI问答应用有出现返回中断导致的markdown显示错误吗，是怎么处理的浏览器插件有哪些组成部分各个部分怎么进行通信插件的sidePanelAI应用的思考模式是怎么...

之前在国际商业化产品与技术干了半年，纯后端开发，结果有agent开发相关的hr来找我，上面列了一大堆agent开发框架经验要求我一个都不会，但还是给了面试机会，本着不面白不面的原则面了。（感谢面试官愿意给机会）1. 项目拷打（差不多30分钟）2. MySQL binlog原理3. Http长连接和短连接的区别4. 如何对MySQL进行优化（答了个索引）5. 除了索引还有什么优化？（慢查询优化，讲了一下慢查询优化的过程）6. 还有什么优化？（扯不出来了）7. 聚集索引非聚集索引区别8. 对AI大语言模型有什么了解？9. 知道reAct吗？10. 手撕: 二叉树相同节点的最大路径和感觉是lc 124的变种，和124的区别就是它节点值相同的节点之间的边才算路径。（撕出来了但是因为不熟悉acm格式构造二叉树用了好久，面试官说感觉时间太长了）铁凉凉，就当试试水了，本来过年春节想紧急培训一下agent的，结果学了个p