实习面试记录｜一次偏全栈方向的技术面试

同样，也是假期的面试记录，搬过来一下 刚面完一场实习技术面，趁还有印象记录一下，也分享给正在准备实习的同学。 面试官是财经保险业务的前端同学，不过交流中提到，他们现在实际上更倾向于招聘全栈方向的开发者。 面试时长：约 46 分钟 整体流程：自我介绍 → 项目深挖 → Web 基础 → AI Coding → 算法 → 反问 1. 项目深挖 主要介绍了两个项目： - 基于 Tauri + TypeScript + Rust 的桌面课表工具 - 使用原生 HTML/CSS/JS 开发的个人主页 桌面课表部分问得比较细，包括为什么做、工程结构、本地数据存储、OCR 调用、识别结果如何恢复成课表，以及 Excel 和图片导入如何统一。 我的实现是将不同来源的数据转换成统一的课程草稿，经过用户确认和修改后再保存到本地，最后更新桌面组件。 2. Web 基础 围绕个人主页继续追问： - 浏览器输入 URL 后，到页面渲染完成经历了什么？ - 前端项目构建后会得到什么？ - 为什么网页离线运行时会缺少部分内容？ - 页面动画如何实现？底层原理是什么？ 这一部分答得一般。DNS、TCP、HTTPS 和浏览器渲染都有所了解，但很难完整地串起来。 动画方面，因为主要通过 AI 辅助开发，自己负责需求设计和结果验收，具体底层实现研究得不够深入。 3. AI Coding 这一部分交流了很久。 面试官问：如果重新开发之前的代码修改助手，你会如何利用 AI Coding 工具完成整个项目？ 我主要介绍了自己的开发流程： - 通过 AI 反问明确需求 - 比较技术方案并做出取舍 - 从 MVP 开始实现 - 本地测试、验证和验收 - 记录问题现象、根因与解决方案 - 使用独立上下文的 AI 进行代码审查 还问到了模型输出格式不符合预期时怎么办。 我的回答是不能只依靠 Prompt，需要结合程序侧的格式校验和必要的清洗处理。 4. 算法题 一道简化版的代码 Diff。 输入 old code 和 new code 两个字符串数组，要求输出 keep / delete / add 操作，使旧代码变成新代码。 当时没有想到合适的算法，最后没能完整实现。 面试后复盘，发现可以从最长公共子序列（LCS）和编辑序列的方向思考。 这是本场面试暴露得最明显的薄弱点。 5. 反问环节 我问了面试官一个自己最近一直在思考的问题： 现在知识获取越来越容易，但反而不知道什么值得学习，应该怎么度过这个阶段？ 面试官的回答让我印象很深。 现在借助大模型，很多人都可以快速实现一个功能，但真正重要的是能不能判断代码的正确性、安全性、性能和可维护性。 企业项目往往需要维护很多年，也会不断有人接手，因此和个人做一个能跑起来的 Demo 有很大区别。 我还问了现在企业实际使用 AI 编程的程度。 据面试官介绍，他们团队前端的 AI 代码量大约达到 90%，后端约 60%～70%。 他也提到，AI 降低了编码成本，因此团队正在倾向全栈招聘，希望减少前后端沟通和业务理解成本。 当然，这只是面试官介绍的团队情况，不代表整个行业。 最后的一点感受 这次面试，项目和 AI Coding 部分交流得还不错，但计算机基础和算法明显需要继续补。 最近几次面试下来，我越来越感觉到： AI 可以帮助我们写出代码，但不能代替我们理解代码。 会使用工具是一回事，能判断工具生成的东西是否正确、是否合理、能不能长期维护，是另一回事。 目前还在不断探索和补基础，也欢迎大家分享自己的学习经验。 希望这份面经对准备实习的同学有所帮助。