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面向前端开发工程师相关面试,围绕JavaScript、性能优化、项目经验、Vue、问题解决等主题展开练习,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。

309 道题目建议用时 927 分钟专项面试练习

全部题目 309 道题

289

循环引用是什么?它会不会导致内存泄漏?

考察对引用关系与垃圾回收机制的理解,避免把循环引用和内存泄漏简单等同。
290

请说说你对冒泡的理解,并说明三个嵌套盒子点击时的事件发生顺序。

考察对DOM事件流、冒泡机制及实际事件顺序的掌握。
291

事件委托是什么?它有什么好处?

考察是否理解事件委托的原理、适用场景和优缺点。
292

请解释垃圾回收机制,并说明new操作符具体做了什么。

考察对JavaScript垃圾回收和对象创建过程的理解,判断基础机制掌握是否扎实。
293

在项目开发和实际运行中,使用 TypeScript 相比 JavaScript 有哪些优势?请结合你的项目说明。

考察对 TypeScript 类型系统在开发效率、可维护性和运行时安全方面价值的真实理解,而非背诵概念。
294

项目中如何使用 TypeScript 与 Zod 做接口和数据校验及运行兜底?请给出实际案例。

考察是否真正在项目中落地过运行时校验,理解 schema 设计、错误处理和兜底策略。
295

结合项目实际,讲讲把 JWT 放在 localStorage 相比放在 cookie 中,会带来哪些 XSS 风险?项目中如何防范 CSRF?

考察对令牌存储方式与攻击面的真实理解,以及能否把安全设计落到项目实践中。
296

如果让你设计一个白名单方案来过滤 CSRF 请求,你会怎么做?

考察安全方案设计能力,能否把白名单思路落到可执行的校验规则和边界处理上。
297

项目中 AI 审核流式数据展示时,前端接收大量数据,你会如何设计以优化 UI 交互流畅性?

考察对流式数据场景下渲染性能、状态管理和交互体验的设计能力。
298

请分享你使用AI coding提升开发效率的完整工作流:从接到需求到开发、自测、上线,你是如何组织和管理这套流程的?

考察候选人是否真正形成了一套可复用的AI辅助开发方法论,而非零散使用工具;关注需求拆解、上下文管理、验证闭环等环节的工程化程度。
299

需求拆解时你为什么选择先自己拆、再交给AI?边界问题能否沉淀成知识库让AI先拆?

考察候选人对AI协作边界的思考深度:是否理解人工先拆解的价值,以及是否具备把通用问题沉淀为可复用资产的能力。
300

AI写代码时更常见的问题是不理解需求中的隐性信息,而非语法或性能问题。除了提示词,你还有哪些预防和解决手段?

考察候选人是否理解AI编码的真实失效模式,以及是否具备提示词之外的系统性防御手段(上下文供给、任务切分、测试、review等)。
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