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客户端开发工程师面试题库

面向客户端开发工程师相关面试,围绕性能优化、计算机体系结构、Agent评测、TTU、客户端基础技术等主题展开练习,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。

36 道题目建议用时 108 分钟专项面试练习

全部题目 36 道题

25

JavaScript是单线程的,为什么?如果是多线程会怎么样?

考察对JavaScript单线程设计原因及多线程可能带来的问题的理解。
26

谈谈Vue和React的区别

考察对主流前端框架的理解,包括设计理念、数据流、渲染机制等。
27

你平时如何治理大模型幻觉?

考察候选人对大模型输出可靠性的理解,是否具备在实际开发中识别、约束和验证模型输出的工程意识。
28

大模型给出的代码有错误,你会如何排查?

考察候选人使用AI生成代码时的验证习惯、调试思路和对代码质量的判断力。
29

你如何把AI工具结合到日常开发工作流中?

考察候选人是否真正把AI用于开发流程,而不是停留在尝鲜层面,以及是否具备流程设计和风险控制意识。
30

Git的rebase和merge有什么区别?

考察候选人对Git协作模型的理解,是否清楚两种合并方式对提交历史和团队协作的影响。
31

从页面发起请求到完成响应,中间经历了什么?

考察候选人对客户端网络请求全链路的理解,包括DNS、连接建立、协议交互和响应处理。
32

请解释TTU(Time To Useful)与TTI(Time To Interactive)的区别,以及TTU的必要性在哪里。

考察候选人对客户端性能指标体系的本质理解,能否区分不同指标的定义、测量口径与业务价值,并说明TTU在真实体验度量中的不可替代性。
33

为什么选取路由进入作为TTU的开始打点时间?这样选取有什么合理性和潜在问题?

考察候选人对性能打点起点的设计依据,是否理解路由进入作为起点的覆盖范围、可比性与边界情况。
34

请说明你如何对TTU优化效果进行量化,并给出可验证的数据口径。

考察候选人能否把性能优化转化为可验证的量化结论,包括指标定义、数据采集、分位值对比与归因分析。
35

请介绍你如何设计Agent评测方案,并说明如何量化评测效果。

考察候选人对Agent评测体系的整体设计能力,包括评测集构建、指标选择、人工与自动评估结合以及效果量化。
36

你如何量化Agent评测的效果,并让评测结论对迭代真正有指导意义?

考察候选人能否把Agent评测量化为可比较、可归因的结论,并形成对产品迭代有指导意义的闭环。
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