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面向前端开发工程师相关面试,围绕性能优化、可视化、JavaScript、LangChain、AI辅助测试等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

29 道题目建议用时 87 分钟专项面试练习

全部题目 29 道题

13

你了解 Promise 吗?如果有两个互不依赖的接口请求,如何高效处理?

考察对 Promise 的理解以及并发请求的处理能力,特别是 Promise.all 和 Promise.allSettled 的使用。
14

请解释 Vue 中 watch 和 computed 的区别,并说明各自的使用场景。

考察 Vue 响应式系统中两个核心概念的理解,包括缓存、异步、副作用等。
15

请谈谈你在使用 AI 辅助编程时遇到的问题,比如多次尝试仍无法解决的情况,你是如何应对的?

考察对 AI 工具的理性认知、问题解决能力和调试技巧,以及是否具备独立思考和验证的习惯。
16

请介绍你在项目中如何自定义一个节点组件,并说明需要做哪些工作。

考察候选人对可视化画布中自定义节点组件的实现思路和关键步骤的掌握程度。
17

用户在画布上拖动或修改节点时,这些变更如何同步到你的状态里?

考察候选人对画布交互与状态同步机制的理解,包括事件处理、状态更新和性能考虑。
18

请描述schema中节点和边分别有哪些字段?

考察候选人对画布数据模型的理解,包括节点和边的必要字段设计。
19

每收到一个token就setState一次会出现什么问题,如何解决?

考察候选人对流式数据更新时状态管理性能问题的认识及优化方案。
20

请介绍你在字节做的 Playwright 自动化测试项目,脚本是根据什么生成的?测试用例是手写还是自动生成?人工审核脚本的流程和必要性如何?

考察候选人对自动化测试脚本生成方案的理解,包括用例来源、人工介入程度、审核效率与价值判断。
21

你提到用 AI 辅助写测试用例,具体是如何实现的?是纯对话还是有一套流程规范?如果用在复杂的 SaaS 系统中,这套方案能跑通吗?

考察候选人将 AI 应用于测试用例生成的具体方法、流程化程度以及面对复杂业务系统的可行性评估。
22

你做的 skills 中 p2c 是什么?整套流程中间有人工介入吗?准确率如何?中间会出现什么问题,AI 怎么解决?

考察候选人对自研 AI 工作流(skills)的理解,包括流程设计、人工介入点、准确率与问题解决机制。
23

你提到的规范有哪些?对于 PRD 和接口文档吗?如果需求描述是自然语言,如何根据需求找到对应项目中的代码模块?

考察候选人对需求规范、文档与代码映射的理解,以及利用 AI 进行代码定位的策略。
24

对于老项目,如何让 AI 更好地适应?沉淀的文档对项目的覆盖度有多大?业务文档是人做还是 AI 做的?

考察候选人面对老项目时,如何利用文档和 AI 提升开发效率,以及对文档覆盖度和生产方式的思考。
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