一家小公司，公司开发部门只有2个人，业务涉及与硬件（播控器）对接、视频拉流相关业务，也有软件部分。 面试问题 1. 请你先自我介绍一下。 2. 你第一家公司从方案设计到编码、调试、线上部署，都是你一个人完成的吗？ 3. 第一家公司和第二家公司在前后端分工上有什么区别？ 4. 第二家公司主要是做 AI 方面的？前端后端的部署都是你一起做的？ 5. 领导提需求后，你负责配合做方案设计、提供方案和可行性分析？ 6. 做智能体用的是什么技术栈？知识库和向量数据库用的是什么？编排方式是自主编排还是智能编排？ 7. 有做过本地化部署吗？编程中用过什么 AI 编程工具？ 8. Skill、MCP 这些功能平时有在用吗？大致讲一下。 9. 用 AI 写代码时，有没有做过从制定计划→执行计划→代码审核→自测的完整流程？提交代码到生产分支怎么把控质量？ 10. 你有什么想了解的吗？简历里"连接用工企业服务商、任务众包、薪资代发、合同签署"能详细讲一讲吗？ 11. 合同走电子签，有没有审核流程？ 12. "落地业务文件生命周期管理策略，按临时文件/业务附件/合同文件划分存储周期"能详细讲讲吗？最近一份工作的离职原因是什么？你上家公司试用期是多长？ 13. 26年1月之后到现在的空白期是怎么规划的？ 14. 我们公司规模小但业务稳定，岗位要求比较全面，这符合你的职业规划吗？ 15. 你期望的最低薪资是多少？可以提供离职证明吗？如果面试通过，到岗时间是多少？ 面试总结 对于第12题可以参考以下回答 有在用，而且用得比较多。Skill 和 MCP 我觉得是两种不同的扩展思路。 Skill 相当于是给 AI 预设了一个工作流。我平时用得最多的是 git-commit 这个Skill——改完代码后，在终端直接让它根据改动生成中文的 conventional commit 注释，然后自动执行 git add、commit、push，省掉了手写 commit message 的机械劳动。还有一些文件处理的 Skill 也会用到。 MCP 的话，核心是让 AI 能访问外部系统。比如我通过 MCP 把数据库接进来，开发过程中遇到数据相关的 bug，不需要切出去查表，在 IDE 里直接让 AI 去查库、看字段，上下文不中断，效率提升很明显。也接过像 GitHub Issue 的 MCP，可以根据 Issue 描述直接定位代码去修改。我的理解是，Skill 解决流程自动化的问题，MCP 解决信息打通的问题。还有像接 GitHub Issue 的 MCP，我可以直接让 AI 根据某个 Issue 的描述去改代码，改完自动关联到那个 Issue。 我的理解是，Skill 解决流程自动化的问题，MCP 解决信息打通的问题。两者结合，AI 编程才能从单纯的代码补全，升级到真正理解项目上下文去做开发。