作者分享了一次面试经历，时隔六年重新进入该领域，感谢猎头引荐。面试分为多轮，内容涵盖广泛技术话题。

一面涉及前端基础知识，包括Vue、React和JavaScript的常见问题。具体问题有数组去重，要求将对象a和b视为相同，使用「new Set([a,b])」但需处理对象相等，讨论时间复杂度和优化至O(1)。箭头函数的this绑定时机和可变性，Object.__proto__与Object.prototype.__proto__的区别，浏览器对ESM语法的支持，Promise链式调用，Vue与React的技术选型考量，前端设计模式，图片和组件懒加载实现，虚拟列表的元素复用原理，以及项目场景题。手撕代码部分包括实现加减法计数器、DOM结构逐层输出、用原生代码实现虚拟列表，以及PromiseAll的实现。

【噩梦般的二面】为压力面试，问题快速且深入。涉及项目中为什么使用SSE而非WebSocket或传统轮询，选择Flutter而非Uniapp的原因，Flutter性能优势，如何查看Flutter Widget信息，Get插件的底层原理和MVVM管理，以往项目中使用Node的原因，Flutter混入小程序项目及网络更新方法，Uniapp混入小程序和网络更新实现，以及硬件项目中蓝牙模块UID重复问题的解决。

三面较为轻松，主要考察Node和AI编程。问题包括是否了解Vibe Code，使用AI辅助编程工具的经历和遇到的问题，Nodejs单进程高并发实现原理，JavaScript V8垃圾回收机制，CORS Option字段的作用，TCP队头堵塞问题，UDP的使用和优势，如何使用Nest做微服务，搭建Nest完整项目框架的方法，业务接口拆分策略，简历中从MySQL切换到MongoDB的原因，以及选择全栈开发的理由。

四面讨论薪资、岗位评级和公司福利等非技术性话题。

最后，作者因数据库方面表现不佳，面试岗位从P6下调至P5，但对此结果满意，目前正在等待HC结果。

年少不可得之物没想到在6年后重新踏入了它的大门，非常感谢猎头的引荐。

下面所有面经不分先后想到哪写

逸仙电商-金融事业部（P5）泛前端面经

本文详细介绍了如何对接DeepSeek AI实现博客文章的自动总结功能，适用于Next.js项目。以下是核心步骤：

首先，使用前需【登录DeepSeek平台】购买服务套餐，获取API key。平台地址为https://platform.deepseek.com/top_up  

接着，封装AI回复函数「generateAiMessage」。该函数通过OpenAI库调用DeepSeek API，关键配置包括设置「baseURL」为DeepSeek接口地址，传入API key，并定义系统提示词：要求AI遵循纯文本输出规则（禁用Markdown、用【】强调、用「」包裹代码示例）。函数接收用户文章内容，返回AI生成的总结文本  

然后，扩展博客创建/修改逻辑。在「create」服务方法中，检测「isAiSummary」标志：若为true，则异步调用「setBlogAiSummary」方法。该方法使用「generateAiMessage」生成总结，并通过「blog.update」将结果存入数据库的「aiSummary」字段。更新博客时「updateBlog」方法会同步标签和时间戳  

最后，客户端实现略过，成品展示文章编辑页支持AI总结开关功能  

整个流程强调异步处理AI调用，避免阻塞主线程，同时确保总结内容符合指定格式规范

## 前言
本文接入的的`deepseek`，其他AI同理

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