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SUMMARY

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

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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

底座:AI 时代仍然需要的前端能力


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

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