软件前端实习，web实习

作为前端开发和科研学生，我曾让AI生成一份WebGL性能优化的文献综述，它不仅杜撰了多篇不存在的高影响因子论文，还编造了作者和发表期刊。更离谱的是，它给出的“权威”性能测试数据，在我复现后发现与实际结果相差一个数量级，差点误导了我的实验结论。解决1. 交叉验证：对AI输出的文献、数据，通过权威数据库（如Google Scholar、IEEE Xplore）进行检索验证。2. 复现实验：对AI给出的技术方案或性能数据，在本地或标准环境中进行复现测试。3. 限定输出：在prompt中明确要求AI“仅引用已公开的权威文献”“提供可复现的代码片段”，减少幻觉空间。

写代码遇到bug时，你一般怎么排查？能举个最近解决的小例子吗？  “我遵循 ‘现象→定位→根因→修复→预防’ 五步法： 1️⃣ 复现与观察：明确触发条件（如‘仅iOS端提交订单失败’） 2️⃣ 日志追踪：查应用日志+链路ID（项目中集成SkyWalking） 3️⃣ 工具辅助：Arthas动态监控方法参数、Postman模拟请求 4️⃣ 最小化验证：写单元测试隔离问题模块 最近案例：  现象：测试反馈‘修改收货地址后，订单仍显示旧地址’ 排查： • 日志发现addressService.update()返回成功，但订单查询仍为旧值 • 用Arthas监控：watch com.service.A...

大四没课了，准备去深漂，正在背八股文，求大佬们指点迷津

某北京游戏公司笔试，三道题两道都是原题，但鼠鼠前几天刷题太多了，有一个原题忘了，只a了20%