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AI 时代的前端工程师面试指南:从浏览器与 V8 底层,到 Agent Harness、Lead Agent 编排、Tool Calling、AG-UI、RAG 与硅基员工。讲机制、取舍与工程落地。
README.md
AI 时代的前端工程师面试指南
English | 简体中文
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Agent 正在接管写代码、查资料、调工具和跨系统操作。这个项目不再把 JavaScript、Vue、React 当作主线,而是回答一个更现实的问题:当这些技术栈不再稀缺,前端工程师真正值钱的能力是什么?
为什么做这个
- 🧠 技术栈会过时,工程判断力不会:API、框架版本、脚手架每年都在变,但"如何把不确定的任务交给 Agent 并保证结果可验收"这件事,会成为长期能力。
- 🤖 主线转向 AI 应用工程:LLM 原理、Prompt 与 RAG、Agent Harness(Pi、DeepSeek Harness)、Lead Agent 任务拆解与分发、Tool Calling 排障、MCP/Skill、多智能体稳定性,以及 Super Agent、个人 Agent、硅基员工、专家团等组织形态。
- 🧱 前端底层保留为底座,不再是主线:浏览器渲染、网络协议、性能优化、TypeScript、构建与 CI/CD 仍然决定 AI 产物能不能上线;React/Vue 原理按需查阅,用于排查生态问题,而不是为了背八股。
- 🔗 溯源与权威依据:深度解析尽量溯源到具体专家、官方文档和大厂工程博客,不写"看起来正确"的空话。
- 🚀 支持大模型检索:提供标准的 llms.txt 与
docs.json索引,方便 Claude Code、Cursor 等 Agent 直接读取和更新。
知识结构
章节顺序与站点导航(docs.json)一致,每个条目都可直接进入对应专题。
主线:AI 应用工程
- LLM 基础与训练:LLM 原理 · LLM 训练流程
- AI 高频面试题:AI 工程化高频面试题
- 提示词工程:Prompt Engineering
- RAG 与知识库:RAG · LangChain · Embedding 与向量检索
- Agent 运行时与 Harness:Agent · Pi:极简 Agent Harness · DeepSeek Harness
- 工具与协议:MCP 与 Skill · Tool Calling · AG-UI 与 A2A
- 多智能体编排:Multi-Agent · Lead Agent · Agent 产物与沙箱协作 · Agent 可观测与评测 · Agent 稳定性
- Agent 组织形态:Agent 组织形态 · 硅基员工 · 专家团
- AI 工程化实践:AI 工程化实践
- AI 代码生成:AI 代码生成
- Design to Code:Design to Code · PRD 到代码生成
底座:AI 时代仍然需要的前端能力
- JavaScript
- 异步编程:Event Loop · Promise · 异步调度 · 网络请求 · 跨标签页通信
- 面向对象与作用域:this 与 Class · 原型与原型链 · 闭包 · 执行上下文与作用域
- 语言特性与 V8:类型系统 · ES6+ API · 模块化 · V8 垃圾回收 · V8 JIT 编译 · V8 数组优化 · Memory Leak · Proxy / Reflect
- 工程实践:设计模式 · 函数式编程 · 手写题 · DOM 事件 · 正则表达式 · Error Handling · Service Worker
- 测试:单元测试 · E2E 测试
- CSS
- 浏览器
- Vue
- React
- 核心:React 版本演进史 · React Fiber 架构 · React Hooks
- 进阶:React 性能优化 · React 进阶
- 框架:Next.js
- 工程化
- 构建工具:Webpack · Vite · SourceMap
- 包管理与 Monorepo:Monorepo 与包管理
- 状态管理:状态管理
- 语言:TypeScript
- Node.js 框架:Node.js 框架
- Nginx 与 BFF:Nginx 与 BFF 架构
- 工程规范与 CI/CD:CI/CD 与工程规范
- 容器化:Docker
- 微前端:微前端
- 桌面端:Electron · Tauri
- 跨端开发
- React Native · Flutter · 鸿蒙 · Taro · uni-app
推荐阅读路径
| 目标 | 建议顺序 |
|---|---|
| 从前端转向 AI 应用 | LLM 基础 → Prompt → RAG → Agent 运行时 → Harness → Tool Calling → Lead Agent → Agent 组织形态 |
| 准备 AI 岗位面试 | AI 高频面试题 → 各章节面试官视角与连环追问 |
| 补齐工程底座 | 浏览器渲染与性能 → 网络 → TypeScript → 构建与 CI/CD |
| 继续深耕前端 | JavaScript → 框架原理 → 微前端 → 跨端 |
Built with LLMs & 💻
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