首先声明一下，这是经过AI录音转文字，然后经过AI转化优化过的，不是我自己手敲的，也没有认真核对，大伙就简单看看吧 。然后就是大伙在实习的时候，不要太混了，还是尽量攒攒经验，别给自己养废了😭。

面试完整记录

面试岗位：AI 应用开发（Java 后端方向） 面试类型：技术面 面试官风格：温和、项目驱动型追问

二、自我介绍

面试官：OK，现在你先做一个自我介绍。

求职者：面试官你好，……

三、Java 基础与项目开发流程

面试官：你上一份实习是实习了差不多接近一年是吧？

求职者：对。

面试官：你现在是毕业状态，还是说？

求职者：我的毕业证已经拿到了，应该是算毕业了。

面试官：行。我看你的简历，就是一个技术栈加一个实习经历。那我就按照这两个去给你面。我看你熟悉 Java，Java 是在大学的时候就开始学了吗？学了多少年？

求职者：Java 的话，上大学的时候主流就是当时最火的语言就是 Java，然后我从大二开始主攻 Java。

面试官：Java 有很多技术栈，Spring Cloud、Spring Boot，还有 Spring Cloud 阿里巴巴那一套。你最深入是研究到哪个地方？像 Nacos 那一套熟悉吗？

求职者：Spring Cloud 那一套的话，我目前用的比较少。现在大部分都是单体应用，很少用到，除非说是在公司里面。

面试官：但是在你的经历里面，你做全栈、做架构，这部分会涉及到。你做的架构，就算是单体也涉及不同的架构，它还是会用到一些东西。你说单体，那流量的把控、Nacos 这种——我觉得阿里巴巴那一套，你当时做的是 架构 吗？

求职者：你是说在上一家公司吗？

面试官：你不是说你转到架构部了吗？

求职者：他们是一个低代码框架，主要是他们那一套是微服务的。

面试官：微服务，但是你在架构部，对吧？

求职者：我是去那边帮他们开发一个模块，就是一个工作流编排的模块。

面试官：OK。所以说你 Java 最深入的是了解到哪个点？

求职者：应该是 Spring Boot 最深。因为 Spring Cloud 用的不是很多。

链式调用（Stream 流）

面试官：Java 上的链式调用你熟悉吗？

求职者：链式调用？你是说设计模式还是什么？

面试官：链式调用，就点点点，一条链。

求职者：噢，那个 Stream 流是吧？对，平时写代码的时候会用。

面试官：一般应用在哪些场景？

求职者：比如说按集合来举例，平时查数据时需要对数据进行处理、过滤的时候，就会用到这些。

日志追踪（Trace ID）

面试官：Java 上面还有一些像日志追踪你有使用过吗？就是你在网关层往里面注入一个 ID。你可以说说看，我觉得这种也是比较常用的，它不是说什么很高深的，它就是非常常用的。你可以说说它的原理，如果没有的话就跳过。

求职者：可能还没有。因为我们的项目都是基于公司的那一套低代码进行开发的。

面试官：OK，他们那一套应该是有的。低代码。

MVP（最小可行产品）—— 🔴 面试官当场否定

面试官：那如果老板给你一个需求，你的领导在上一层给了你一个功能模块的需求，你不可能一开始就着手，那肯定会有一个 MVP，对吧？你知道什么是 MVP 吗？你怎么去实现？在接手到这个需求之后，你的下一个动作是什么？你可以把这个动作的闭环讲一讲，不用讲那么细。

求职者：我们这边一般是先把需求拿来进行分析，然后把对应的需要负责的任务列出来，把各个功能模块进行拆分。拆分之后我们对功能模块进行分析，看是怎么一个设计。设计之后基本上就是开始编码。编码完成之后我们需要自己去内测，自己前后端都跑通之后，就交给测试进行测试。测试完了结束之后，就给经理去客户演示，好像是叫 UAT 吧。

面试官：OK，但是你回答错了。我问的是 MVP，你除了 MVP 你讲到了外面去，你错了两个地方。第一个地方是，我只问 MVP 的闭环，你讲到外面去了，根本就没有讲。第二个是，我说 MVP —— 你拿到一个需求，你需要拆解怎么样实现 MVP，你直接跳过了，你根本就没有这个点。

求职者：嗯。

四、RAG 业务深度

面试官：OK，往下。这个我问的 Java 就是偏基础，至少你有基础。那后面我看你上一份实习，上面聊了技术，下面就要聊业务了——RAG，对吧？你这一年都在写 RAG 吗？

求职者：不是，它是写了几个月之后，后面转 AI 全栈。

面试官：那问一些 RAG 的应该会比较熟悉，对不对？

求职者：嗯。

新旧知识替换方案

面试官：你们这里有没有对新旧知识替换的方案？比如我 2025 年的知识，一模一样的，2026 年我更新了那套知识，主题是一样的，我需要替换。这种替换方案是怎样的？

求职者：我们当时的知识主要是涉及客户那边给的一些政策，他们的政策其实是不大会变动的。

面试官：我的意思是如果它变动。

求职者：如果变动的话，我会根据那些带有时间点的关键源数据进行查询。我们的存储是存在向量库里面，这些向量库都有对应的 ID 标识，我们会根据时间点或者比较关键的关键字标识来进行替换。

面试官：关键字标识是指什么？你可以具体一点，不用讲那么抽象，都听得懂。

求职者：就是……

面试官：如果是你，你会怎么做？

求职者：假如说，就拿 Agent 的知识来举例，Agent 的那些设计一直在变化，之前是什么提示词工程……

面试官：我这样，我来个例子。像 Claude 的 Skill，或者 OpenAI 的 Skill。OpenAI 的 Skill 官方文档，2024/2025 年出了第一版，2026 年出了第二版，网页是一样的，主题是一样的，只不过中间可能加了一段话。这样的话，你怎么把新的替换成原来向量数据库里旧的文档？动作是怎样的？

求职者：首先一个前提条件就是我知道它更新了，是吗？

面试官：是，你知道它更新了，你是主动地去确认更新的。

求职者：对。如果更新的话，我们存文档是会有一个文档拆分的，按照段落拆分。每一个分段会有对应的一个标识。如果我知道它更新了，我就把新旧两个文档再重新拆一遍，然后进行对比。如果对比某一块的某一个分段有差异的话，就进行部分的更新。

面试官：有没有其他的方案？我觉得这个方案很笨，而且很低效。你可以再想想有没有其他的方案。你这个就是修改嘛，对吧？

求职者：嗯。

面试官：想到了吗？或者说，直接批量覆盖？

求职者：因为向量库本质就是，如果更新的话，它其实就是删掉老的，然后把新的插进去。

面试官：对呀，那你的动作是怎样的？

求职者：比如说，就针对那条 Skill 的文档，根据那个 Skill 的关键字——它文档应该有一个标题什么的，比如说 OpenAI 的 Skill，然后根据这个关键字去向量搜索一下，搜索出来对应的 ID 标识，然后给它全覆盖的替换。

面试官：OK。

源文件引用与联网搜索

面试官：下一个，你之前做的 RAG，有引用原文件吗？就像 Gemini 或者现在的一些 RAG，它回答下来之后其实会有原文件引用的。这种你们之前的 RAG 有做吗？就是相关链接那种。

求职者：我们的原文件一般都是放在它的字段里面的。

面试官：那你没有引用？你的系统是没有做这个引用。我说的是渲染层，用户的渲染层。

求职者：嗯，对，没有用。

面试官：OK。那有做联网吗？

求职者：联网搜索是吧？它因为是公司内部的，不能用到外网。

面试官：我知道不能用到外网，就是根本没做联网这一套？

求职者：嗯。

Dify 了解深度

面试官：你刚刚说你项目里面还做了类 Dify 这种东西，Dify 你有了解多深？

求职者：Dify 的话，因为我们是照它那个项目做的。它有知识库、文档拆分、分段策略，还有应用问答、召回测试这些。

面试官：你做这个类 Dify，是做了一套 Dify 的东西，还是说用别的应用去包 Dify？

求职者：其实是参照 Dify 的应用去学着做了一套。然后我们自己有一些需求，比如说召回的评分什么的，也是额外做了一些新功能。

五、AI 工具链与 Skill 开发

面试官：OK，下面聊完了技术基础和项目，现在来聊一聊 AI 应用开发。AI 的东西，你平时用什么 AI 工具？

求职者：我自己平时各种工具都会用一下。主要使用的是 CodeBody，就是腾讯出的那个。然后我们公司要求我们用的是 OpenCode，因为 OpenCode 是跟 Claude Code 类似的，但是开源。比如说有什么新出来的 AI 工具，码微斯啊，之前用 CodeBody 之前用的是 Tree。像阿里的 Coder 也用过，但是我觉得它可能不太好用，不是很习惯。像 Codex 最近也在用。

面试官：Codex（当时我读成code叉）。

求职者：Codex。

面试官：为什么不叫 Codex？你是听别人说才用的？

求职者：……（有点无语了）

面试官：OK，还有吗？

求职者：像 Cursor 出来的时候，我知道。因为它最早一批 AI 代理工具，但是当时它那个模型方面好像要用 OpenAI 的模型，我当时也没有用。

面试官：就没有啦？

求职者：嗯。

面试官：那你觉得这些里面哪个最好用？

求职者：编程的话，我觉得还是 OpenCode 比较好用。

面试官：为什么？

求职者：第一个，它在我用的时候，Claude Code 需要配置其他模型的话是比较麻烦的，需要借助其他项目的插件。但是 OpenCode 直接修改配置文件就能使用其他厂商的配置。第二个就是它的插件支持的比较多，像 Oh My OpenAgent、Playwright（能读页面）、Pencil（UI 工具），这些工具支持的比较丰富。再一个就是 OpenCode 可视化做得比较好。

面试官：我记得 OpenCode 是不是那个框框的那个东西？

求职者：对，黑色的。

MCP / Skill / Plugin

面试官：AI 工具就难免会聊到 MCP、Skill、Plugin（插件），你对哪一部分更熟悉？

求职者：Skill 吧，因为 Skill 用的比较多。

面试官：你会怎么样用 Skill？你是用别人的还是自己搭？

求职者：Skill 基本上都是用的那一套框架，比如说 SuperPower，或者说 OpenSpec。

面试官：SuperPower 你会用吗？

求职者：SuperPower 当时用了一段时间，但是我们几个人用起来感觉效果不是很理想，就是它的掌控力度不是很好。

面试官：OK。那 Skill 你会自己去做吗？

求职者：会做，但是也是叫 AI 去做的。

面试官：让 AI 去做。有没有实际的场景，或者你的一些实例，可以讲讲？

求职者：当时我们是对比的用 SuperPower 跟 OpenSpec 来进行的。SuperPower 有个特点就是它有一个头脑风暴的模式，我觉得它那个 Skill 是比较好的。但是 OpenSpec 它好像没有这种头脑风暴问答的形式。然后我就在想，要不要把他们两个结合起来，就叫 AI 结合它们的一些 MD 文档进行一个整合。但是这个做的也没有人家官方做的效果理想。

面试官：头脑风暴它，你为什么不用 Agent 组做呢？Sub-Agent，你知道 Sub-Agent 吗？

求职者：我知道。

面试官：为什么不用 Sub-Agent 去做头脑风暴那个东西？

求职者：我们当时了解的模式和知识的就是 SuperPower 支持这个功能。其实我在接触到 AI 代理编程工具之前，我问 AI 的话，有时候我也会这样问，或者说你必须要把你不理解的地方向我提问，这相当于也是一种头脑风暴。

六、AI Agent 编码实践

Prompts 工程化方法

面试官：那你在 prompt 或者说在工程化管理 agent 方面，你的方法是什么？

求职者：首先就是我会规范约束它，比如说我这个模块需要改哪个文档，先约束它的范围，读取文档的范围，不要让它在无关文档上重复查找，影响上下文。第二就是比较平常的告诉它有哪些功能点需要注意，我会提前跟它说好用什么东西。第三就是需要它在执行——比如说编写代码之前——我会让它先把不懂的问题以及模糊的地方先告诉我，以免它自己去用幻觉乱猜。在项目新功能开发之前，我会让它生成一份我想要的技术的文档，然后在 agent.md 的文档中加入这个文档的链接，让它一直保持项目该做成什么样子。

AI 沟通技巧

面试官：OK，那你在跟它沟通的时候有什么技巧？我说的是普通的沟通，你跟它聊天，为了得到你想要的结果，你会有哪些技巧？

求职者：首先还是以目标为导向，跟它沟通的话，不要说一些无关的事。

面试官：但是你给了一个目标，它一定会满足你的目标，而且它说得天花乱坠的，但是目标还是目标，没出来。我说的是这个目标到底是不是高质量的，你怎么去沟通？这个沟通技巧肯定是有的。

求职者：可能，如果说多 Agent 的话，我会让它们相互评判一下。

面试官：……（他有点无语了）

模型与工具选择

面试官：那你平时为什么不用 Claude Code、Codex？

求职者：Claude Code 它之前配置其他模型是比较麻烦的，只能用它们厂商的模型。Codex 也是一样，只能用 OpenAI 的模型。

面试官：你现在是直接去接官方吗？

求职者：我直接接了 DeepSeek。

面试官：都是接 DeepSeek 是吧？

求职者：对。可能 GLM5 我会接一下。

Playwright

面试官：我听到你刚刚说了一个叫 Playwright，你会用吗？

求职者：这个是一个 MCP 的插件，需要先让 Agent 让工具安装，安装了之后使用。

面试官：Playwright 你确定是 MCP 吗？

求职者：它也可以是 Skill，都有。

面试官：你用它是怎样用的？

求职者：当你想做前端，或者说想进行测试的时候，想让 AI 帮你去测，或者你自己点的效果跟 AI 收的效果不一样，你就让 AI 去用这个工具，在浏览器上走一遍。

面试官：你就只是用在这个范围，你没有围绕它去做文章是吧？

求职者：嗯。

面试官：那你说不管是 MCP 还是 Skill，你知道 Playwright 的底层是什么吗？

求职者：它不是 Selenium 的一个浏览器自动化的东西。

面试官：那它底层是什么？

求职者：你是说语言还是什么？

面试官：可以偏这样去想，那下面是什么？

求职者：下面其实你安装它的话，要安装 Node，它用 NPM 工具去启动。

面试官：那不就是一个库吗？

求职者：嗯，对。

面试官：它这个库，那你跟 Skill 和 MCP 有没有一样的关系？你直接写也能写。就是你直接写伪代码，它也会自行依靠 Playwright 的一个代码，它根本就不需要 Skill 或者 MCP。

求职者：嗯，方便 AI 去调用。你也可以直接跟 AI 说运行某个命令，让它去启动 Playwright，你不加 Skill 或者 MCP 的话。

面试官：对啊，你前面加 Python，它也有。你加 Node，它也有。

七、面试结束

面试官：OK，我这边问的就差不多了，那你有什么想问的？

求职者：首先就是想对这个面试的表现的评价，能不能说一下？

面试官：不能这样偷题的，不允许这样。

求职者：哦，还没到最后是吧？

面试官：对，现在是技术，后面还有业务面。

求职者：哦。然后我想了解一下公司做的项目，这个岗位负责的内容。

面试官：在网上我跟你说过的，我们人事先跟你沟通然后收简历，我有跟你说过我们的需求。

求职者：就是我想再了解一下。

面试官：主要是 AI 应用落地，AI 应用企业落地。我想了解一下你的想法，你觉得 AI 啊，你知道 B 端跟 C 端吧？你觉得它在 C 端还是 B 端更有用？

求职者：应该都挺有用的。

面试官：那你按照你之前来说，你之前那个公司是 C 端还是 B 端？

求职者：B 端吧。

面试官：那为什么你觉得都一样，你又没有接触过 C 端？你觉得 C 端也有魅力？

求职者：我之前那个公司，其实也做过客服，客服应该是面向 C 端的。

面试官：那它们占比五五分，你觉得？

求职者：一般来说，像 AI 这种东西，大厂做给客户用的比较多，那应该是 C 端。但是企业里面也有很多需要用这种 AI 工具来提效的。差不多五五分吧。

面试官：嗯。但如果我们做的是类 C 端的 B 端产品，就是服务对象是 B 端，但是是朝着 C 端的方向去做，你能理解吗？同时它不是一个 AI 应用……我可以跟你讲，AI 应用如果往下面分，它其实不是你传统那种。

后续接近面试结束，记录不知道为什么丢失了。基本到这里就结束了，一两天了也没有消息，哎。

总体感觉就是基础很不牢，全靠八股，然后思想灵活性方面也不是很好，第一次被面试官说笨😭，在上家公司还是待的太舒服了，尽管做的项目是rag项目，但是也是自己想怎么做，或者参考什么什么做，没有想太多。