1. 项目拷打与技术选型阐述2. flex, grid ,水平居中3. 怎么画1.5像素的线4. let, var, const 区别，死区概念5.js基本数据类型与引用数据类型有哪些，有什么区别6.es6新特性7.数组新增api8.不通过中间变量交换两个值9.useeffect和uselayouteffect的区别10.uselayouteffect和渲染时机的关系11.自己封装过axios吗12.async/await的概念13.promise14. then和await区别，用了之后如何捕获异常15.捕获异常后如何处理16.数组排序常用的api17.后端数据转换18.object与array互转反问1.用什么agent工具，ai代码覆盖率

AI世界变幻之快，没几天就有新概念了，最近热讨论的是Harness Engineering（驾驭工程）这个词。OpenAI、Anthropic、Martin Fowler……一线的公司和技术大佬都在讨论它。很多科普文章会告诉你：Harness 就是给 AI 设边界、分步骤、做检查,你平时用 Claude Code 时已经在做了用最简洁的话说：Harness 是包裹在大模型外面的"执行与治理系统"。公式就是 Agent = Model + Harness。那么我们给最近爆火的 Harness Engineering 一个清晰直白的比喻：想象你面前有一匹又快又壮的马。你想让它帮...

一、项目选型&背景拷问1. 项目业务价值是什么？为什么要做AI赋能前端场景？2. 大模型接口怎么选？云端模型/开源模型区别，选型依据？3. 框架、渲染方案为何这么选，针对AI流式场景做了哪些适配？二、核心技术原理（最高频）1. 大模型流式返回实现原理：SSE、Fetch Streaming、WebSocket 区别与落地选择？2. 分片数据如何解析、逐字渲染？怎么解决乱码、断行、拼接异常？3. 如何实现请求中断、重复请求拦截、AbortController 实际用法？三、多轮对话&上下文1. 多轮会话上下文如何拼接传递？存在哪些token开销问题？2. 长对话卡顿怎么优化？上下文压缩、历史消息裁剪怎么做？3. 对话记忆本地/服务端存储方案，优缺点分别是什么？四、AI业务落地难点1. Prompt 提示词工程做了哪些优化？如何提升回答精准度？2. Markdown、代码块、公式等高复杂内容渲染怎么处理？3. 函数调用、MCP协议、AI工具联动，前端如何配合？五、性能&体验优化1. 长文本渲染、海量聊天记录带来的页面卡顿如何解决？2. 骨架屏、加载状态、断网重连、异常降级方案？3. 防抖、限流、接口缓存，AI高频请求场景如何做管控？六、踩坑&深挖拔高1. 项目开发最大难点是什么？如何排查流式接口各类异常？2. 敏感词过滤、内容安全、输入边界校验怎么处理？3. 了解前端本地AI、WebLLM、RAG 前端落地思路吗？

天天有人在牛客上刷到有人问“找不到大厂实习，去小厂会不会废了？”“接了小厂offer，怕大厂转头就给我发offer，怎么办？”我就想问一句：你死磕大厂，倒是能拿到offer啊？手里一个offer都没有，还在嫌弃小厂这不好那不好，纠结去不去，这不纯纯骑着自行车纠结要不要买宾利吗？先说说我身边两个极端的例子，你们就懂了。我室友，典型的“非大厂不去”，今年暑期实习，从3月到6月，只投大厂，中小厂的offer看都不看，拒了3家杭州本地的小厂，天天在宿舍死磕大厂。结果呢？大厂暑期实习招聘都结束了，他手里还是0offer，秋招简历上一片空白，现在天天焦虑，后悔当初拒了小厂的offer。而我另一个同学，双非...