五月份面了五家做AI应用的前端岗位，有大厂AI部门也有创业公司，结果都拿到了offer。倒不是想炫耀什么，就是觉得面试时遇到的场景题还挺有代表性的，整理出来可能对正在准备的朋友有点用。现在的AI前端面试，跟两年前完全不一样了。以前问React生命周期、手写节流防抖就能过关，现在全是真实场景：比如AI对话流式渲染卡顿怎么优化、画布上同时拖拽几百个节点怎么保证帧率、跨端AI应用的内存泄漏怎么定位。没有

五月份面了五家做AI应用的前端岗位，有大厂AI部门也有创业公司，结果都拿到了offer。倒不是想炫耀什么，就是觉得面试时遇到的场景题还挺有代表性的，整理出来可能对正在准备的朋友有点用。现在的AI前端面试，跟两年前完全不一样了。以前问React生命周期、手写节流防抖就能过关，现在全是真实场景：比如AI对话流式渲染卡顿怎么优化、画布上同时拖拽几百个节点怎么保证帧率、跨端AI应用的内存泄漏怎么定位。没有

怎么配合大模型，自动生成盲盒开盒动画的代码逻辑？别人已经在研究如何让大模型吐出结构化的 JSON，自动驱动盲盒的 3D 展示、抽盒动画、用户情绪反馈页面。前端确实没死，但 “只会切图调接口的传统前端” ，在泡泡玛特这种 IP + AI 的公司里，正在批量死亡。2️⃣ 跨端硬骨头：小程序和 RN 的双端渲染怎么统一？这已经不是前端题，这是图形学 + 硬件 + 潮玩审美题。不是吓唬大家，这个级别的面试

怎么配合大模型，自动生成盲盒开盒动画的代码逻辑？别人已经在研究如何让大模型吐出结构化的 JSON，自动驱动盲盒的 3D 展示、抽盒动画、用户情绪反馈页面。前端确实没死，但 “只会切图调接口的传统前端” ，在泡泡玛特这种 IP + AI 的公司里，正在批量死亡。2️⃣ 跨端硬骨头：小程序和 RN 的双端渲染怎么统一？这已经不是前端题，这是图形学 + 硬件 + 潮玩审美题。不是吓唬大家，这个级别的面试

甚至很多岗位 JD 明写：熟悉 AI 工具、有 AI 前端项目经验优先！不会 AI 的前端，正在慢慢被替代…今年真的不是卷框架、卷源码了，是前端 + AI的时代正式来了！还在死磕老面试题的，真的要被甩下了。以前说 “会框架就能找工作”，现在面试官直接灵魂拷问：你不会用 AI 提效，怎么跟别人竞争？JS 原理、Vue/React 源码、工程化、浏览器渲染、性能优化…AI 相关内容占比直接拉满，不会

重点考察 组件复用性设计、长列表优化、首屏加载性能、跨端适配（移动端） 等。HTTP/HTTPS协议、请求方法、状态码、缓存策略（强缓存/协商缓存）、Cookie/Token鉴权；掌握浏览器加载过程（重排重绘、关键渲染路径）、性能优化手段（懒加载、节流防抖、CDN、代码分割）、Web安全（XSS、CSRF）等。大厂笔试和面试必考算法，需掌握常见数据结构和算法（数组、链表、树、哈希表、递归、排序、动

重点考察 组件复用性设计、长列表优化、首屏加载性能、跨端适配（移动端） 等。HTTP/HTTPS协议、请求方法、状态码、缓存策略（强缓存/协商缓存）、Cookie/Token鉴权；掌握浏览器加载过程（重排重绘、关键渲染路径）、性能优化手段（懒加载、节流防抖、CDN、代码分割）、Web安全（XSS、CSRF）等。大厂笔试和面试必考算法，需掌握常见数据结构和算法（数组、链表、树、哈希表、递归、排序、动

展开运算符用于在“期望一串元素或键值对”的地方铺开数组或对象， 是构建新数组/对象和实现浅拷贝的利器；解构赋值则提供了从复杂结构中按模式提取字段的语法糖， 大幅减少中间变量与重复访问。插值语法，将字符串拼接与表达式求值结合起来， 非常适合用于构建多行文本、日志、SQL/GraphQL 片段等结构化内容。这非常适合作为库或框架内部的扩展点键名，避免与业务代码在对象属性上踩踏。两个版本迭代，其中 3.

年底是前端岗位流动的高峰期，也是面试竞争最激烈的阶段。经过对上百家互联网公司近期前端面试真题的梳理，我们发现。

在 Vue 的生态中，Vite 完成了构建的使命，而 Vize 完成了工具链的升级。尤雨溪在 Vize 发布时就赞助了其作者，足见他对 Vize 的喜爱。