小红书前端实习oc

项目15min，项目怎么用agent优化和设计差不多20min，无手撕，聊得很开心1. 介绍一下项目2. 项目有没有用户/落地？（没有，进行过压力测试）3. 布隆过滤器概念，怎么解决缓存穿透4. 如果有黑客通过肉鸡生成大量商品id攻击详情接口怎么办，发生误判怎么办，怎么过滤（答的 预先根据合法id创建布隆过滤器，遇到误判查一次数据库，如果不存在通过redis的bfadd补位，可以防下一次的非法访问）5. apt框架相关5.1 怎么通过你这个框架把性能提高十倍？（beanutil换成编译期预处理，更快）5.2 为什么能判断出系统性能不足是框架的问题？（答的做了jmeter测试，qps瓶颈，老师建议，）5.3 怎么处理类的嵌套循环问题？（不知道）5.4 框架递归映射怎么做的？（也不知道，第一次被问这么深）5.5 是否考虑过APT能力的插件化设计，比如用装饰器增强日志采集和错误收集？（已实现编译器错误采集和属性注入检测，别的没做。。。）6. 项目前端模块是否全由AI开发？7.  有没有AI实践过前端的工程化？（react相关？这块胡言乱语）8. 普通前端页面和工程化页面的区别？9. AI在工程化中的局限性？10. 你说你参加过携程前端训练营，那你是怎么结合ai做前端项目的落地?11. ai和agent相关：11.1 如果要把一个电商项目面向AI设计并MCP化，怎么做？或者说要做哪个方向？（答的搜索方面的升级，做商品推荐）11.2 电商场景下需要更精细的用户消费习惯设计，需结合用户画像和语义理解做搜索推荐，使用mysql数据库是否合适？（答的向量数据库）11.3 PG数据库的横向扩展和pg vector能力更适合语义相似度检索，有没有深入了解这方面或者使用过？（没有）11.4 Pg在向量和图数据库方面的潜力有了解吗？（不会，面试官说PG能通过商品间的图关系实现推荐系统的底层支持）11.5 有没有考虑或者做过embedding层设计？12. Agent是否需要有读数据库的能力？（答的让skill做，但是面试官不太满意）13. agent调工具的实现方式有哪些？14. function calling了解吗？15. skill和mcp有什么区别16. 反问PE全栈这个岗是做什么？（结合ai全链路开发）面试表现怎么样？感觉问的超级多ai相关的知识，这俩天刚开始学，给我问蒙了

#牛友提问，有问必答#

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.在 AI 流式输出过程中，如果返回的 Markdown 标签被截断，前端如何处理渲染？2.什么是 RAG？前端在整个流程中可以参与哪些工作？3.如何优化 Prompt Engineering，以减少前端请求的 Token 消耗？4.在 AI 聊天界面中，当消息非常多时，如何保证滚动平滑且不卡顿？5.如何防范 Prompt Injection攻击？6.你们项目是如何进行性能监控的？针对 AI 场景有哪些特殊指标？7.封装一个通用的 AI Chat 组件需要考虑哪些 Props 和 Slots？8.如果 AI 接口偶尔出现网络抖动，前端的重试机制该如何设计？9.简单聊聊向量数据库在前端的应用，前端需要处理向量化吗？10.如何实现一个支持拖拽上传、预览并能被 AI 解析的附件功能？

发面经攒人品一面（3.27）1.自我介绍2.项目或者实习结合AI的点3.harness engineering 了解过吗4.vibe coding5.怎么保证出码质量6.MCP7.hashmap的数据结构8.哈希表是什么 是数组吗？ 数组里面存储的是什么9.hashmap 存或取的流程10.hashmap怎么才能线程安全11.说说concurrenthashmap怎么保证线程安全的12.讲讲CAS13.CAS的unsafe14.其他锁的情况15.说说ReentrantLock16.https 中TLS的握手过程17.中间人攻击了解过吗？18.有客户端开发或前端开发的经验吗手撕： 岛屿数量总结：面试官没开摄像头，侧重于有AI实践经验的后续已挂