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简历驱动的面试追问地图

[!warning] 适配层，不是长期知识正文 下面保留 2026-08-30 简历版本的完整追问地图。问题的正式可折叠答案已进入各主题题库；知识解释以相关原子笔记为准；当前代码事实必须回 Resume 动态 evidence index 复核。

这份文件把当前三份简历中的核心技能、项目和实习经历拆成“面试官看到这句话以后最可能继续问什么”。

标记：P0 必答；P1 高频下钻；P2 拓展。

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1. AI Agent / 大模型应用版

计算机基础

简历：数据结构与算法、网络、操作系统、数据库；HTTP、异步并发、事件循环、服务端问题定位。

可能追问：

• P0 浏览器与 Node.js 的事件循环有什么区别？
• P0 Promise / microtask 为什么会比 timer 先执行？
• P0 HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3 的连接与多路复用区别？
• P0 TCP 如何保证可靠传输？为什么会有三次握手和四次挥手？
• P0 数据库索引为什么通常用 B+Tree？
• P0 事务四个特性、隔离级别、MVCC 是什么？
• P1 并发写同一条数据怎么处理：锁、乐观并发、幂等分别适合什么情况？
• P1 服务出现“接口卡住”如何从 DNS / TCP / HTTP / 应用 / DB 逐层定位？

对应知识：全栈与后端面试题库、算法与手写题库

Agent Runtime

简历：LangGraph / PydanticAI + TypeScript / Mastra；状态工作流、工具调用、PostgreSQL checkpoint、interrupt/resume、取消、人工确认。

可能追问：

• P0 Agent 与普通 LLM 调用、固定 Workflow 的本质区别是什么？
• P0 LangGraph 的 state、node、edge、checkpointer、thread 分别是什么？
• P0 interrupt / resume 怎么工作？恢复时是否从中断那一行继续？
• P0 为什么 checkpoint 不能直接当业务数据库？
• P0 人工确认为什么不能只在前端弹窗，然后模型继续跑？
• P0 工具调用参数如何校验？危险工具怎么加权限和审批？
• P1 Agent 如何避免工具重复调用、死循环、路径震荡？
• P1 取消一个正在执行的 Agent Run，要取消哪些层？
• P1 LangGraph 和 Mastra 为什么两个项目分别采用不同 runtime？
• P1 ReAct、Plan-and-Execute、Graph Workflow 怎么选？
• P2 多 Agent 什么时候真的比单 Agent 更合适？

对应知识：BodySense 项目面试题库、MemoFlow 项目面试题库、AI Agent 面试题库

RAG / Safety / Eval

简历：ASR → 切分 → Embedding → pgvector；引用、红旗拦截、忠实度评测、离线回放。

可能追问：

• P0 完整 RAG 链路是什么？
• P0 Chunk 大小和 overlap 怎么定？
• P0 Embedding 相似度高为什么结果仍可能不相关？
• P0 向量检索、关键词检索、混合检索分别解决什么问题？
• P0 Rerank 为什么有效？RRF 是什么？
• P0 Query Rewrite / HyDE 的作用与风险？
• P0 RAG 怎么评估？retrieval 与 generation 指标为什么要拆开？
• P0 “有引用”为什么不等于“答案忠实”？
• P0 红旗安全检查为什么要放在普通建议之前？
• P1 知识库频繁更新时，向量索引怎么做增量更新和版本治理？
• P1 如何从线上日志构建有限但高价值的离线 Eval 集？
• P1 为什么不能只让另一个 LLM 当 Judge？

对应知识：BodySense 项目面试题库、AI Agent 面试题库

AI 应用全栈 / AI Native 研发

简历：React/Vue、TS、Go/Gin、FastAPI、PostgreSQL/Redis、LiteLLM；Claude Code/Codex；Review + 测试/CI。

可能追问：

• P0 为什么 BodySense 用 React + Go + Python，而不是一个后端服务全做？
• P0 Go 与 Python 的职责边界怎么定义？
• P0 LiteLLM 网关解决什么问题？模型路由和业务路由为什么要分开？
• P0 AI Coding 到底怎么用？哪些步骤不能直接交给 AI？
• P1 AI 生成了跨服务改动，你怎么验证没有破坏契约？
• P1 如何让 Agent 代码改动可审计、可测试、可回滚？

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2. AI 前端版

JavaScript / TypeScript

简历：异步、事件循环、HTTP、浏览器渲染；请求、渲染、状态生命周期定位。

可能追问：

• P0 Event Loop 输出题。
• P0 var / let / const、作用域、暂时性死区。
• P0 闭包是什么？真实项目中哪里会出现闭包导致的问题？
• P0 this、箭头函数、call/apply/bind。
• P0 Promise 状态机；all / allSettled / race / any。
• P0 防抖和节流怎么实现？为什么要保留 this / 参数？
• P0 interface vs type；unknown vs any；never vs void。
• P1 泛型、条件类型、映射类型在共享 API 契约中怎么用？

Vue3 / React / API 协作

简历：Vue3 企业交付、React 19、TanStack Query、Zustand、Node/Express API 联调。

可能追问：

• P0 Vue3 响应式原理是什么？Proxy 解决了 Vue2 哪些限制？
• P0 Vue 的 computed、watch、watchEffect 区别？
• P0 React render 与 commit 阶段怎么理解？
• P0 useEffect 到底用于什么？依赖数组常见坑？
• P0 React 为什么需要 key？为什么通常不建议列表 index 做 key？
• P0 Zustand / Context / Redux 怎么选？
• P0 TanStack Query 管什么，Zustand 管什么？
• P1 React 19 的 Transition / Suspense 在交互响应性上解决什么问题？
• P1 自定义 Hook 和普通工具函数有什么本质区别？

Server State / 复杂状态

简历：query cache、invalidation、optimistic rollback、URL state、reducer、跨页选择。

可能追问：

• P0 Server State 与 Client State 有什么区别？
• P0 query key 如何设计？失效范围太大会怎样？
• P0 optimistic update 失败如何 rollback？并发 mutation 怎么处理？
• P0 为什么 active conversation / workspace mode 放 URL，而不是全局 store？
• P0 reducer 适合什么状态，不适合什么状态？
• P0 跨页勾选为什么不能只依赖当前 table selection？
• P1 多窗口 / Web + Desktop 状态如何最终收敛？

AI 产品前端

简历：POST SSE，token / tool / citation / interrupt 富状态，会话历史、失败、中断恢复。

可能追问：

• P0 为什么 AI 流式输出选择 SSE 而不是 WebSocket？
• P0 原生 EventSource 为什么不能直接满足 POST SSE？
• P0 fetch 流式读取怎么做？chunk 边界和业务 event 边界一样吗？
• P0 SSE 半包/粘包、断线、重复事件如何处理？
• P0 token、tool、citation、interrupt 为什么不能都拼成纯文本？
• P0 流式运行中用户切换历史会话，状态怎么隔离？
• P0 用户主动向上滚动时，自动滚动怎么避免抢焦点？
• P1 如何做流式渲染性能优化？逐 token setState 有什么问题？
• P1 如何让流式协议字段调整不产生静默回归？

工程质量

简历：Vite/Astro、Nx/pnpm、Vitest/Testing Library/Playwright、GitHub Actions/Cloudflare Pages。

可能追问：

• P0 单测、组件测试、E2E 各测什么？
• P0 Testing Library 为什么强调从用户行为测试，而不是组件内部实现？
• P0 Vite 开发为什么快？和传统 bundle-first dev server 有什么区别？
• P1 Monorepo 为什么要做共享 contract？
• P1 Nx affected / task graph 带来什么价值？
• P1 前端 CI 最低应该有哪些门禁？

对应知识：前端与 AI 前端面试题库、全栈与后端面试题库

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3. AI 全栈版

前端

可能追问与 AI 前端版高度重叠，但面试官更可能追问“前后端边界为什么这样定”。重点：

• P0 前端 Server State 与后端业务真值如何分工？
• P0 乐观更新失败时，前后端分别承担什么责任？
• P0 前端拿到 401 后刷新 token 的竞态怎么处理？
• P0 SSE 连接断开以后，前端如何知道后端 Run 的真实状态？

后端与数据

简历：Node/Express、Go/Gin、Python/FastAPI、PostgreSQL/Redis、Prisma/GORM。

可能追问：

• P0 REST API 资源怎么建模？PUT 与 PATCH 区别？
• P0 JWT 的结构、签名、过期与 refresh 流程。
• P0 Refresh Token 并发刷新为什么会出问题？
• P0 Express middleware / Gin middleware / FastAPI dependency 的共同模型是什么？
• P0 Repository 层解决什么问题，什么时候反而会过度抽象？
• P0 PostgreSQL 索引、事务、MVCC、锁。
• P0 Redis 常用结构与典型用途；缓存穿透/击穿/雪崩。
• P1 API 幂等怎么实现？
• P1 重试为什么可能放大事故？如何配合 timeout / backoff / jitter / idempotency？
• P1 如何设计稳定错误码而不把内部异常直接暴露给客户端？

AI 产品开发

简历：LangGraph / PydanticAI、Mastra、RAG、结构化输出、工具调用、SSE/IPC、HITL、Eval。

重点追问与 Agent 版相同，但更偏：

• P0 如何把模型输出变成受控业务操作？
• P0 为什么 schema validation 之后仍然需要业务校验？
• P0 AI Runtime 失败如何映射成 API / 前端可理解的稳定错误？
• P1 Web SSE 与 Electron IPC 如何共享同一用例而不复制逻辑？

AI Native 研发 / 工程质量

简历：Nx/pnpm、Vitest/Playwright、GitHub Actions、Docker、共享契约、exact-SHA CI/CD、可观测性。

可能追问：

• P0 exact-SHA 发布为什么比“latest tag + 手工发布”可靠？
• P0 为什么数据库 schema 变化时不能无脑自动回滚应用版本？
• P0 requestId / traceId 如何贯穿多服务？
• P0 logs、metrics、traces 分别解决什么问题？
• P1 Web、API、AI Service 同一 revision 如何保证？
• P1 Docker 镜像为什么应该不可变？

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4. BodySense 项目逐条映射

“有状态 Agent 与人审恢复”

必答知识：LangGraph state / checkpoint / thread / interrupt / resume、幂等、副作用边界。

典型追问：

1. 为什么不是每轮把完整历史重新发给模型？
2. checkpoint 里存什么、不存什么？
3. interrupt 之后服务重启还能恢复吗？
4. resume 是否可能重复执行 interrupt 前的代码？如何保证副作用安全？
5. 同一 thread 同时发两个 resume 请求怎么办？

“长期 BodyState 与上下文工程”

必答知识：业务事实 vs 对话历史、revision、provenance、乐观并发、上下文选择。

典型追问：

1. 为什么聊天记录不能直接当用户身体状态？
2. 用户修正与 AI 提取冲突时谁优先？
3. 历史状态是否覆盖还是保留 revision？
4. 如何决定一次诊断应该加载哪些长期上下文？

“证据检索与安全治理”

必答知识：RAG、pgvector、grounding、citation、no-result、red flag。

典型追问：

1. 9 条资格用例分别验证什么？
2. 检索有结果但答案仍幻觉怎么办？
3. no-result 为什么很重要？
4. 红旗检查是规则、模型还是混合？如何避免漏报？

“可重复 Eval 与变更准入”

必答知识：固定数据集、版本化、回归、non-inferiority、shadow/canary。

典型追问：

1. 为什么不是“肉眼测试几轮”？
2. 模型版本变化后怎么判断退化？
3. 离线 Eval 与线上指标可能不一致怎么办？
4. LLM-as-a-Judge 有什么偏差？

“SSE 流式渲染”

必答知识：HTTP streaming、SSE framing、fetch ReadableStream、reducer、背压/批量渲染。

典型追问：

1. POST SSE 为什么不能直接 EventSource？
2. tool event 和 token event 如何保证顺序？
3. 重连后怎么避免重复渲染？
4. 为什么不直接把每个 chunk append 到字符串？

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5. MemoFlow 项目逐条映射

“Mastra AI Runtime”

• P0 为什么从“AI Service 独立服务”收敛到 TypeScript/Mastra runtime？
• P0 workflow state 与业务 domain state 如何隔离？
• P0 cancellation / resume 如何设计？
• P1 Mastra 和 LangGraph 的编程模型有何差异？

“AI 多端 Host 抽象”

• P0 Web HTTP/SSE 与 Electron IPC 的共同接口如何抽象？
• P0 为什么业务组件不应该知道底层是 HTTP 还是 IPC？
• P0 transport error 与 domain error 如何统一？
• P1 Desktop 离线时怎么处理？PowerSync 与 API 的职责如何区分？

“受控业务写入边界”

• P0 为什么 AI 不直接写 Goal / Task？
• P0 proposal → approval → execution 如何防止重复提交？
• P0 模型生成合法 JSON 为什么还不能直接执行？
• P1 如何防 prompt injection 诱导高风险工具调用？

“HTTP / IPC 契约一致性”

• P0 Zod 是编译期还是运行时校验？
• P0 TS 类型为什么不能替代运行时校验？
• P0 同一组测试如何验证两个 transport adapter？

“并发 401 与 Token 刷新”

• P0 为什么会出现 refresh storm？
• P0 singleflight / Promise lock 怎么写？
• P0 refresh 自己 401 怎么办？
• P1 多 tab / 多窗口怎么避免各自刷新？

“跨服务诊断与失败语义”

• P0 requestId / trace 是谁生成、怎么传递？
• P0 SSE 结束也要记录状态，为什么？
• P0 客户端为什么只暴露稳定错误码？

“exact-SHA 发布闭环”

• P0 Release PR、CI、tag、Draft、asset、manifest 各解决什么问题？
• P0 为什么 tag 与产物 SHA 必须一致？
• P1 Desktop 与 Docker 服务发布节奏不一致怎么处理？

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6. 科睿金信实习逐条映射

AI Knowledge 前端交付

• P0 业务流程是什么？你具体负责哪一段？
• P0 模型输出如何变成可管理知识资产？
• P0 保存、发布、预览下载、筛选、批量管理的状态如何组织？
• P0 与产品/后端/测试如何协作？接口变化怎么处理？
• P1 AI Match / Re-match / Confirm 为什么属于 HITL？

DOM 打印改造

• P0 html2canvas 为什么会模糊？
• P0 为什么原生 DOM 打印 + CSS Paged Media 更合适？
• P0 break-inside 能解决什么、不能解决什么？
• P1 打印 CSS 与屏幕 CSS 如何隔离？

跨页选择

• P0 为什么分页以后 selection 会丢？
• P0 全局 selected pool 的 key 选什么？
• P0 为什么需要 isSettingSelection 区分程序同步与用户操作？
• P1 后端数据刷新后已选项被删除怎么办？

Docker / BigBlueButton 排障

• P0 Docker layer cache / BuildKit cache 是什么？
• P0 怎么确认“本地源码没有进入镜像”？
• P0 多阶段构建的 COPY 顺序为什么影响缓存命中？

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7. 一句话判断：面试前什么必须复习

只要简历里出现以下词，就默认面试官有权继续问到底：

• LangGraph → checkpoint / interrupt / thread / state / side-effect idempotency。
• Mastra → workflow / runtime / tool / state / cancellation / product integration。
• RAG → chunk / embedding / vector / hybrid / rerank / eval / citation / no-result。
• SSE → HTTP streaming / framing / reconnect / EventSource limitation / fetch stream。
• TanStack Query → server state / query key / invalidation / optimistic update / race。
• Zustand → 为什么不用 Context/Redux，状态边界是什么。
• PostgreSQL → index / MVCC / transaction / lock / query plan。
• Redis → data structures / cache problems / TTL / failure handling。
• JWT → signature / access-refresh / expiration / storage / CSRF/XSS tradeoff。
• Nx / pnpm Monorepo → package boundary / dependency graph / cache / CI。
• Docker / CI/CD → image / layer / immutable artifact / health / rollback。
• AI Coding → workflow / review / testing / security / provenance；不能只说“提高效率”。