简历准备阶段
在2025年初的时候，听说公司要进行人员变动的情况，感觉情况不对，就开始准备面试了，但是平时的工作比较简单，也没有深刻的思考，拿不出难点/亮点项目，写出的简历就是流水账，所以决定开始先润色简历，回顾在公司这段时间的产出，网上有很多收费的，比如，月哥，鲨鱼哥，双越老师，鱼皮... 大佬的知识星球，但是身为程序员，本着能白嫖，绝不花钱的宗旨，请我的好朋友，deepSeek，以下是我优化后的简历
各方面都有设计：前端基建建设，复杂项目攻坚，技术探索与创新，团队效能提升，结合自己的一些过往经历，这一波简历优化，我给这个 👍
技能准备阶段
就按照简历专业技能,做的大致准备
框架源码的准备： Vue/React
构建打包工具： Webpack/vite/Rollup/Tsup
可视化： Echarts/Three/Canvas/SVG/SVGA...
跨端开发：小程序/Taro/Flutter/Electron/H5跨端通信
性能优化：编译性能，网络性能，渲染性能...
技术的探索及应用：Puppeteer/rrweb/PWA/AI Agent/Nest...
算法：还是按照之前面试的算法，轻微的准备了一下（树拍平，再转回树，两数之和，防抖，节流，字节京东promsie顺序问题）
面试记录
外包篇
美团（外包）
听面试官的意思，主要是做ai方向的，也就是这一次面试，让我知道，现在会ai，就会有很多机会
vue2 和vue3 响应式原理
v-model 是怎么实现的，具体input， select 如何实现
vue2 响应式原理有哪些弊端，哪些数组的方法改动，不会被监听到，是如何做到对数组的检测的
组件通讯的方式有哪些
手写code: tree->扁平化/ 扁平化 -> tree
了解过哪些AI 模型，有用过哪些
项目难点亮点，准备一两个
单点登录
小程序公众号授权流程
慧博（外包）
vue 和 react虚拟dom 的区别
什么是 react 的可中断
页面打开很慢，可能是哪些问题
react hooks 有哪些
js 加载很慢，有哪些原因
感易智能（外包）
AI Agent 本地搭建流程？
使用过程中，vue/react 的优缺点？
webpack 和vite 的核心区别: 编译时和运行时
vue2/vue3 的区别, vue3中封装过哪些hooks
react 大概用到过哪些版本，react17 和 react18的升级，引入fiber 架构的原因，可中断内部是如何实现，什么时候中断节点的渲染，浏览器如何验证时间为空闲时间？
react 常用的hooks 有哪些，react 做优化会用哪些hooks，（变量的优化，对状态的优化）
常用的git 命令，gitflow， merge / rebase
tree-shaking : 讲一下原理
构建工具做的优化有哪些？
npm pnpm yarn 对比。 npm 确定是扁平化的吗？ pnpm 是如何避免幽灵依赖 ？
响应式，大屏适配方案有哪些，优缺点分别是什么？
浏览器的事件循环，哪些是微任务，宏任务，async / await | 全部都是微任务吗？，还有就是一道字节的promise输出问题
es6的...是深拷贝 / 浅拷贝 ？如果有循环引用，怎么处理？weekMap在vue的源码中有哪些体现？
说实话，以上外包面试，感易智能的面试，体验感最好，像自研的面试，而且有细节的挖掘，聊的也很愉快，薪资大概给涨10%左右，以上均面试，均得到了二面的通知，说明专业技能准备的还可以，于是我开始投递自研公司，也开始自研公司的面试。
技术大厂遇，前端-后端-测试，待遇和稳定性都还可以，感兴趣尝试下~
自研篇
融智通
盒模型： 是什么，由什么组成。加了缩进（text-indent）是否计算在盒模型
pro组件主要用于做什么，pro-table/ pro-form 解决什么问题，怎么做的
封装一个button，改如何封装
现有项目上，如何改动，兼容到大屏开发
canvas 绘制点，线，如何给canvas 添加点击事件
echarts 大批量数据展示，如何绘制5万条数据
组合式api的优缺点
地图相关的封装，一个性绘制多个点，有些地图提供的都是聚合，但是我的需求是不能聚合，可以提供一下思路。绘制大量点，为什么影响性能，分析一下？
pina vs vuex
hooks vs minx
点点互动
css盒模型
算法题：两数之和（写出三种解法）
异步任务队列，如何保证顺序一个一个执行。 还用过哪些promise 的静态方法，具体场景是什么
浏览器缓存，强缓存有什么缺点,为什么要有协商缓存
vue3 相 vue2 有哪些升级,defineProperty 一开始有性能问题，如何避免一开始递归加响应式
你封装过哪些hooks, 说说你是怎么封装的
自研组件库，亮点难点是什么
ts 中的泛型是什么
京东
1.vue react 虚拟 dom 的区别 2. vue react 双向绑定的区别
长列表如何优化渲染
为什么用webp， 不用png / jpg
视屏编码：h264 / h265
canvas / svg的区别，分别用来做什么
组件库如何升级
项目难点亮点：起码准备三个
什么是离屏渲染，有什么缺点
性能监控，你们是怎么做的, FPS如果低，解决方案是什么， FP/
im 消息丢包如何处理，重复数据如何处理
cli 实现流程，解决了什么问题，有没有结合ai 做一些cli 的尝试
业务为主，问你做的好的项目，把最近的业务流程讲下，对当前工作的认识
后续你的职业生涯规划，对自己的认知，对前端发展的理解
乐信圣文
自我介绍，别的什么都没问，然后就让写一道code,然后就被KO了， 😭😭😭，这道题放在code里一起写了
code 相关题目
有如下结构的字典, 根据成绩输出每个班级学生的名次
"一班": {
"张小丙": 87,
"张小甲": 98,
"张小乙": 90
},
"二班": {
"王七六": 76,
"王九七": 97,
"胡八一": 81,
"王六零": 60,
"刘八一": 81,
"李八一": 81
}
}题目解释 1. 分数相同的时候名次相同. 2. 当出现相同分数的情况下, 名次并不连续. 既排名在两个并列第一之后的学生名次是第三, 排名在三个并列第一之后的学生名次是第四. 3. 输出示例(不需要考虑输出顺序): 4. 后续我再提一些变动条件，你根据新的变化，重新提交代码，比如按全年级排名，名次可以连续.... 一班 张小丙 第3名 一班 张小甲 第1名 一班 张小乙 第2名 二班 王七六 第5名 二班 王九七 第1名 二班 胡八一 第2名 二班 王六零 第6名 二班 刘八一 第2名 二班 李八一 第2名
两数之和（写出三种解法）
tree -> flat flat -> true
实现一个控制并发的promise，类似p-limit
code 翻外篇
面的基本没什么特别难的题目或者步骤特别多的code,因为性价比不高，难的基本都是讲思路，简单的写一写，现在大家写代码，基本都用ai,但是遇到一些需要逻辑的，自己也要多想一想步骤。要是真的准备面试，一定要熟练的使用循环，数组，字符串，去重，Map,这些，熟练这些，对简单的code,才能以不变应万变
其他面试
其实还有很多家，但是问的都是大同小异，所以后面就都没有总结
项目篇
这一趴，是大家的分水岭，因为有的孩子，根本不会哭。也不用管是什么项目，只要用上STAR 法则，就高级
面试的本质是「讲故事」
半年时间面遍美团/京东/抖音等大厂后，我悟了：面试不是答题考试，而是一场精心策划的「技术故事会」。用STAR法则包装你的经历，让每个技术决策都变成引人入胜的剧情——这才是拿offer的核心竞争力。
技术架构选型：从被动回答到主动引导
Bad Answer: 技术亮点包装： ✨ Vue2/3响应式原理对比：从 🚀 Vite优势：用ESM实现秒级热更新，对比Webpack的bundle机制 🔧 分包策略：按路由分块+公共依赖提取，用 普通回答: 降维打击版: "在维护20+中台项目时发现表格需求重复率达80%（痛点），我们通过ProTable组件封装了： 配置化表单（JSON Schema驱动） 性能优化（虚拟滚动+动态字段加载） 插件体系（通过 Bad Answer: "我们接入了Sentry做错误监控" 会哭的孩子这样答: "当线上PV突破百万时，现有监控系统出现严重漏报（每天丢失30%错误日志），且平均定位时间长达2小时（Situation）。面对业务方要求将MTTR（平均修复时间）控制在30分钟内的硬指标（Task），我们自研了分层监控体系： 数据采集层：改造ErrorBoundary实现错误录制（rrweb+自定义埋点） 传输层：开发智能节流算法（错误去重率提升60%） 分析层：构建错误溯源图谱（自动关联Git提交/需求文档） （Action）。最终实现关键路径错误捕获率99.8%，故障定位效率提升400%（Result）。该方案现已成为集团前端监控标准（Future）"
技术亮点包装： ✨ 错误录制黑科技： 结合rrweb实现"错误现场复现"，可还原用户操作路径（展示带操作轨迹的错误视频） 🚀 智能归因引擎： 🔧 性能权衡艺术： 采样策略：关键业务100%采集 vs 长尾场景1%采样 传输优化：Web Worker压缩日志 + 指数退避重试 Bad Answer: "我们做了一个低代码平台，可以拖拽生成页面。" 「从人工搬砖到智能装配——低代码如何让前端团队产能翻倍？」 公司中后台项目激增，但前端人力有限，每个表单/列表页仍需2-3天开发，业务方抱怨「等不起」 竞品已实现80%页面可视化搭建，而我们还在「CV工程师」模式 Task（技术挑战）: 3个月内落地低代码方案，覆盖60%中后台场景 确保生成的代码可维护、可扩展，避免沦为「屎山生成器」 协议驱动： 设计JSON Schema标准，一份配置同时驱动UI渲染+接口联调+权限控制 开发可视化编辑器，支持「AI辅助生成字段」（截图展示GPT-4生成表单配置） 性能保障： 运行时编译为React/Vue组件，避免传统低代码的「黑盒DOM操作」 实现「按需加载」，未使用的组件不会打包进产物（Webpack Bundle Analyzer对比图） 逃生舱设计： 允许导出标准代码，工程师可二次开发（录屏演示「一键转Vue单文件组件」） 内置「性能红线」，自动拦截嵌套过深的配置（错误提示截图） 简单页面开发从3天→10分钟（行政系统数据） 复杂场景定制需求减少70%（产品经理感谢邮件） 意外收获：生成的代码竟比部分人工写的更规范（ESLint通过率对比） 以上就是面经及项目上面的总结，其实平时也是写一些基础代码，简历上面的优化，找GPT或者deepseek就可以～ ——转载自：赵小川
"我们选了Vue3的Composition API和Proxy响应式（Task），我们通过渐进式迁移方案（Action），首屏性能提升40%，类型错误减少70%（Result）。现在正在探索Vite+defineProperty的递归性能问题，到Proxy如何解决数组方法监听preload优化LCP指标组件库开发：制造技术冲突
"我用pnpm做了个组件库"useTable暴露生命周期）
现在开发效率提升300%，顺便产出《前端组件五步封装法》内部文档（掏出手机展示GitHub Star）"监控系统
// 核心归因逻辑（引发好奇）
const trackError = (error) => {
if (isDependencyError(error)) {
autoCreateJiraTicket('第三方依赖问题')
} else if (isHighFrequency(error)) {
triggerOnCallAlert() // 自动唤醒值班同学
}
}低代码平台
会哭的孩子这样答:
Situation（痛点冲突）:
Action（破局方案）:
Result（数据炸场）:
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