携程 前端暑期实习 面经

一面 时长30min 无手撕

1. 讲讲原型链
2. 用过的es6新特性
3. es7新特性
4. 为什么要用typescript,怎么用的
5. vue2、vue3的区别,技术演进
6. components、utils、hooks的区别,实现一个功能,应该用三者中的哪一个,判断依据是什么
7. 用过webpack吗 为什么用vite
8. tree shaking 代码分割的原理
9. 说说按需加载
10. esm和cjs区别
11. sass和less区别 为什么用sass
12. node用过吗,怎么用的,中间件
13. 洋葱模型
14. 讲讲项目性能优化
15. chunk是什么,你们用的什么命名方式,chunk的命名有什么具体含义
16. ai怎么用的
17. claude code用的什么套餐价格
18. 页面空白然后报错,怎么和ai交互修复bug,怎么保证他修的是对的呢
19. 印象比较深的bug,ai帮你解决的
20. 最近学了什么新技术

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- 岗位对候选人的要求
- 对面技术栈(react)
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发布于 今天 08:38 四川

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xdm 早上喝奶茶差点喷出来。事情是这样的,我们班有个哥们儿,简称 L,去年秋招拿了字节sp,专业方向是后端。我们当时都震惊:这哥们儿平时课上从来不发言,期末小组作业基本是划水的那种,刷题平台 commit记录我点进去看过,绿格子稀稀拉拉。但他面试一路绿灯。一面二面三面 hr 面,全过,给的还是sp。当时班级群里恭喜他的、问他经验的、约饭的,热闹了一周。他说自己"运气好,准备充分"。我们都信了,直到三月初他入职。入职第二周开始,班里另一个进字节的同学W(在隔壁组的)开始跟我他的不对劲。一开始是写代码慢,后来写不出来,再后来是组里 mentor 让他fix 一个简单 bug 都搞了一下午没动静。最离谱的是上周。W 说他们大部门搞了个新人分享会,让新人讲一下自己负责模块的设计思路。L 上去讲了 20分钟,全程念稿子,问答环节别人随便问一个"那你这里为什么用 Redis 不用 Memcached",他直接卡 30秒说"这个我回去再确认一下"。会后他 mentor 直接找 leader 谈,leader 找 hr 谈,hr调出了他面试录像,全程对比口型和回答节奏,发现他二三面有大量时长在偷偷看屏幕外(推测开了双机位 AI 答题)。(这段是 W后来转述给我的,他自己也是听他组里同事八卦来的)昨天下班前,W 告诉我L 被辞退了,让他自己走,不走就走仲裁但会发函到学校。L 现在已经回学校了,朋友圈仅三天可见。我说真的,我不是个心眼小的人,但是我看到这个消息的时候真的有种"嗯,挺好"的感觉。去年秋招我投字节后端,简历挂。我准备了八个月,背 八股 + 刷 500 题 +项目改了三版,连面试机会都没拿到。班里这哥们儿凭着一个外挂上岸,最后还是被甩出来了。不是说作弊就一定会被发现,但是当面试拿到的 offer远远超出真实能力的时候,迟早会有这一天。试用期三个月不是给你过家家的,是真的要写代码、要在会议上回答问题、要扛需求的。我现在反而有点同情他。同情他相信"上岸就是终点"。发出来不是为了嘲笑谁,就是想说给那些正在被身边作弊上岸的同学搞得很 emo 的 uu 们听——别急,回旋镖很长,但它一定会回来。你继续刷你的题,写你的项目,背你的八股。该是你的迟早是你的,不是你的早晚还得还回去。xdm 共勉。
牛客12588360...:我不想评论面试方式,作弊是绝对不对的,但是你八股加刷题也不过是个做题小子,他穿帮纯粹是他菜,你也没有高明到哪里去
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昨天 11:58
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河北大学 前端工程师
AI前端工程师核心技能要求一、基础能力:前端功底(必精通)1. 核心语言与规范HTML/CSS:精通HTML5语义化、CSS3(Flex/Grid/变量)、响应式、Tailwind CSS、浏览器兼容性。JavaScript/TypeScript:精通ES6+(异步、闭包等)、TypeScript(接口、泛型等,大厂硬性要求)。浏览器原理:渲染机制、事件循环、内存管理、性能优化。2. 框架与生态React系(首选):React 18+/19、Hooks、Redux Toolkit、Next.js;Vue系(备选):Vue3、Composition API、Pinia、Nuxt。UI组件:Ant Design、ShadCN UI等组件库二次开发。3. 工程化与全栈基础构建工具:Vite、Webpack;版本管理:Git、CI/CD、代码规范。加分项:Node.js、数据库、Serverless;必备:SSE、WebSocket(AI流式输出)。二、AI核心能力(决定薪资上限)1. 大模型(LLM)集成与应用熟练对接主流大模型API,掌握流式输出、多轮对话管理、Prompt工程。2. 主流AI技术栈(必掌握)RAG:理解原理,对接向量库,实现知识库问答;AI Agent:工具调用、前端集成(Dify/LangChain等);多模态:文本/图片/音频前端处理。3. 端侧AI(进阶,大厂刚需)掌握前端推理框架(Transformers.js等)、WebGPU加速、模型优化、隐私计算。4. AI组件与交互设计开发AI通用组件,实现生成式UI,优化交互体验(加载、取消等)。
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