吉比特 前端实习一面

1、自我介绍2、项目拷打3、项目难点4、大文件上传断点续传怎么做的5、大文件上传并发上传控制器怎么做的6、怎么实现流式响应的处理7、虚拟列表定高和不定高的原理8、TCP 和 UDP 的区别9、SSE 和 WebSocket 的区别10、http1.0 和 http2.0 的区别11、输入 url 的解析过程12、首屏优化方式13、webpack 的打包优化方式(因为首屏优化谈到了 Tree Shaking，所以问了一下这个)14、vite 的构建原理15、vue3 的响应式原理16、ref 和 reactive 的区别17、ref 传入一个对象发生了什么(瞎答的，我说因为 ref 底层源码用到了 reactive，所以应该是直接调用 reactive，结果面试官说我答对了，hhhh)18、react 的常用 hooks(react 一点不会，，，面试官看我不会就没问了)19、项目中用到了 nestjs，说说用到了哪些装饰器(真的有公司日常开发会用 nestjs 么，，，我就是个切图仔，问我这个干什么)20、三道手撕：Promise.all(秒)接雨水(秒，面试官说我写的有点快，hhhh)股票买卖的最佳时机 II(写了一半，就写了个股票买卖的最佳时机的单区间的解法)21、反问：主要技术栈，写 react 的，感觉技术栈严重不匹配，虽然八股大部分都答出来了，但是感觉面试官觉得我 react 了解太少，估计要凉 😭公司业务————update：约二面了

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...

1.实习介绍2.介绍简历上的经历，详细问了一些细节3.代码题a.二叉树右视图，但是需要自己构建二叉树4.反问环节

1.移动端适配问题， 基本的屏幕计量单位2.react useCallback 和 useMemo的使用时机3.typeScript里面 ts.config.js等配置项4.eslint prettier和husky 是怎么样的  下载了要配置什么？5.如何部署项目？6.考虑过直接dom 而不是html 的方案吗？（实习）7.react跨代通信Zustand mobx redux的了解8.逛逛github9.react 渲染更新原理10.强缓 && 协缓 场景11.js基本数据类型&&类型判断方法&&浏览器事件循环