京东前端一面面筋2026.03.23

面试时间：4.14早上10点30 时长25min面试官很友善，反问环节答得也很认真，跟面美团一样舒服，无手撕，一半八股一半项目1. 自我介绍2. 两个项目中哪个难度更高，为什么3. 虚拟消息列表解决什么问题4. 前缀高度表 + 二分查找在虚拟列表中解决什么问题5. 上下文摘要压缩机制的实现思路6. 本地持久化机制如何实现，用什么结构存储7. 存储溢出如何处理，有无删除逻辑8. 流式响应与非流式响应的区别9. 流式返回慢时界面如何优化10. 大模型返回中断如何处理（断点续传/重连）11. Vue3 和 Vue2 有什么区别12. 大文件分片上传怎么实现13. 秒传、断点续传的实现原理14. 了解哪些设计模式15. 观察者模式的优点是什么16. 了解哪些排序算法17. 归并排序的时间、空间复杂度是多少18. 平时写代码是否用 AI，怎么使用19. 是否了解 Transformer 原理20. 解释 MCP 和 Skill 的原理21. 反问

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...

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为啥我看人家都是先小游戏然后笔试，面试，项目组面，而且还是线下面试，而我咋直接就项目组面了呀，而还是线上的