开放题
面试官经常通过开放题判断候选人的视野与思考深度。结合 Node 全栈与 AI 趋势，准备结构化回答。
1. “什么样的前端/全栈代码是好的？”
- 可维护：领域驱动的分层、清晰的依赖管理、完善的类型约束（TS/JSON Schema）。
- 可观测：日志、指标、Tracing 齐全，调试信息友好，支持快速定位线上问题。
- 可协作：组件、API、提示词（Prompt）均沉淀在设计系统/知识库中，支持复用。
- AI 时代加分点：描述如何利用单元测试 + LLM 自动回归（例如
vitest --reporter junit输出给 AI 分析失败原因）。
2. “如何评价当前主流框架（React/Vue/Svelte/Solid/Nuxt/Next）？”
- 从渲染模式（MPA/SPA/SSR/ISR/Edge）、生态（状态管理、路由、AI SDK）与部署（Node、边缘、Serverless）三个维度比较。
- 举例说明：React 生态在同构 + AI Agent UI（LangGraph.js、OpenAI Realtime）方面领先；Nuxt 3 内置 Nitro，便于 Node BFF 保持一致技术栈。
- 回答中可引入“如何让 Node 服务承载 SSR + AI 推理”的实践，展现全栈思维。
3. “全栈工程师的职责与职业发展？”
- 上游：需求梳理、API 设计、提示词工程（Prompt Engineering），确保 AI 输出可控。
- 中游：前端体验（Web/App）、BFF、Serverless 函数、队列处理，关注性能与稳定。
- 下游：数据存储、监控告警、A/B 实验、成本分析。
- 发展路径：技术专家（架构 + 数据 + AI）、业务负责人（运营副业/增长）、创业（结合内容生产、副业运营、AI 服务），呼应用户关注的创业与副业主题。
4. “如何规划一次重构？”
- 明确目标：性能、可维护性、AI 接入、安全合规。
- 制定里程碑：PoC → 渐进式改造 → 并行运行 → 切流 → 回收旧系统。
- 配置保障：自动化测试 + 合同测试 + AI 回归脚本（提示词固定、快照校验）。
- 沟通与度量：构建仪表盘（Grafana/飞书多维表格）跟踪 KPI，如构建时长、接口耗时、AI 调用成本。
5. “你如何理解前端/全栈架构师？”
- 负责跨团队的技术决策，包含前端框架、Node BFF、CI/CD、质量规范、AI 服务编排。
- 推动平台化：组件库、设计系统、低代码/表单引擎、提示词模板中心、RAG 服务。
- 建立数据驱动的评估体系：每周伴随产品/运营复盘，输出技术指标和改进计划。
- 面试亮点：谈及如何引导团队正确使用 AI（权限、提示词评审、Human-in-the-loop）。
6. “如何用 AI 提升团队效率？”
- 开发：使用 Cursor/Copilot Chat 起草方案，但必须通过 Code Review 和自动化测试验收。
- 测试：利用 LLM 生成测试用例、接口 Mock、性能基线；搭配
Playwright或Nuxt Test Utils做回归。 - 运维：AI 生成变更公告、部署脚本、日志解析说明；再结合
OpenTelemetry指标五分钟内回溯问题。 - 副业案例：通过 Node 定时任务 + AI 生成抖音脚本/小红书文案，结合数据库记录效果并持续调优。
7. “如何在面对不确定的需求时推进项目？”
- 快速验证：用
Next.js + Vercel或Nuxt + Nitro搭建 MVP，接口用 Node Serverless 函数代理 AI。 - 数据驱动：埋点 + 分析（Mixpanel、神策、阿里 ARMS）评估效果。
- 运营协同：与产品/运营共建 Prompt 库、自动化运营脚本，形成业务闭环。
- 迭代策略：分层 Feature Flag（前端、BFF、AI 模型），可实时切换模型版本或提示词模板。
建议准备 2-3 个亲身经历的故事，体现“问题 → 分析 → 决策 → 复盘”，并把 AI 与 Node 全栈能力自然融入叙述。
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