小米日常实习二面

1.自我介绍2.介绍一下mcp， skills3.了解react哪些状态管理库4.对话是sse还是什么?是用fetch还是EventSource?5.ts中的any 和 unknown讲一讲6.是直接用组件库的组件还是自己封装了一些别的7.代码输出题1function main() {{var a = 1let b = 2}console.log(a);console.log(b);}main()console.log(a);8.什么是块级作用域 全局作用域 函数作用域9.代码输出题2for (var i = 0;i < 5;i++) {setTimeout(() => {console.log(i);}, 100);}10.代码输出题3for (var i = 0; i < 5; i++){function printText(temp) {setTimeout(() => {console.log(temp);}, 100);}printText(i)}11.代码输出题4for(var i = 0;i < 5;i++){function printText(temp) {var temp = isetTimeout(() => {console.log(temp);}, 100);}printText(i)}12.代码输出题5for(var i = 0;i < 5;i++){function printText(temp) {setTimeout(() => {var temp = iconsole.log(temp);}, 100);}printText(i)}13.点击控制台输出题export default function App() {const [count, setCount] = useState(0)console.log('render',count)return (<div><h1>{count}</h1>{setCount(count + 1)setTimeout(() => console.log('setTimeout', count), 1000)}}>+1</div>)}//这个组件点击按钮后，控制台的输出顺序和值如下：// 1. render 1 (组件重新渲染， count 更新为 1)// 2. setTimeout 0 (1秒后输出，注意这里是 0 而不是 1)14.算法:给有序数组arr = [-4, -1, 0, 3, 5]，返回平方后的排序// 有序数组平方后排序const arr = [-4, -1, 0, 3, 5]function solution(arr) {const len = arr.lengthconst result = new Array(len)let left = 0let right = len - 1let index = len - 1while (left <= right) {if (arr[left] * arr[left] > arr[right] * arr[right]) {result[index] = arr[left] * arr[left]left++} else {result[index] = arr[right] * arr[right]right--}index--}return result}console.log(solution(arr));15.反问

自从干了招聘HR，我感觉自己每天都精神状态边缘反复横跳（我刚毕业那会儿是做的行政和总助）。我的眼睛：看简历看到快瞎了我的嘴巴：每天说“亲，考虑吗”“机会还可以哦”“流程在推了”等等，说到口水都干了我的脑子：除了各个招聘APP疯狂打招呼就是候选人的流程推荐，梦里都在筛简历，醒来第一件事看手机有没有候选人消息每天的状态就是在三个角色里精分：面对领导：嗯嗯嗯好好好保证完成任务！面对候选人：亲别急哦我帮你催催呢～（其实我也在等面试官回我）面对自己：这b班谁爱上谁上吧…算了再看一份简历吧万一呢…真的，我变了。我现在看到地铁上有人用电脑，第一反应是：这人写代码姿势标准，是个好苗子。刷朋友圈看到有人吐槽工作...

AI职业规划师；可以直接复制以下提示词，喂给AI软件，让他来帮你规划你的互联网学习+求职路线！“精准的提示词会让AI输出的回答更具体” # 角色定义 你是一位资深大学生互联网就业顾问。你精通互联网校招全流程，擅长将大学生的专业背景、实习经历、校园活动转化为大厂所需的胜任力。你的职责是为即将毕业或正在寻找实习的大学生提供针对性的职业导航。 # 核心工作职责 1. 岗位适配与校招竞争力分析 胜任力评估：系统分析咨询者的硬技能（如编程、数据分析、文案策划）与软技能（如沟通逻辑、抗压能力、学习潜力）。 特质匹配：根据咨询者的性格（如偏向逻辑拆解/偏向创意输出），判断其更适合“技术岗”、“产品岗”、“运...

在 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具的使用过程中，MCP（Model Context Protocol）与 Skill（Agent Skill）是两个高频出现的能力扩展概念。二者看似都是为了增强 AI 的能力边界，但在设计哲学、技术架构和适用场景上有着本质区别。本文将从这三个维度，彻底厘清两者的核心差异、存在价值及选型原则。一、一句话核心区分MCP 和 Skill 是 AI Agent 能力扩展的两大核心支柱，定位截然不同：MCP 解决「连接」问题：让 AI 突破自身数据局限，访问外部世界的工具、数据源与服务。Skill 解决「方法论」问题：为 AI 注入专业的...