我拿国奖、竞赛铜奖那会儿，简历改了十多版才悟透：深度不是项目多，是把亮点说透。比如写 Linux 项目，别只说 “实现了多线程通信”，要加 “用互斥锁解决资源竞争，优化后响应速度提升 30%”；提竞赛就写 “带队攻克动态规划题，靠剪枝算法压缩时间复杂度至 O (nlogn)”。另外，技能栏别列 “会 C++”，要写 “熟练用 C++ 做系统编程，熟悉 POSIX 标准”。HR 扫一眼就知道，你不是只会背知识点的菜鸟。

1.自我介绍2.浏览器的事件循环3.有用过next.js开发过一些项目吗4.0-1 独立搭建项目（一般会搭建哪一些东西）5.移动端的一些兼容性处理（一般怎样去做这些处理的）6.小程序的开发流程7.UI设计稿，页面样式还原，还原程度（效果）多少8.canvas有时候会之可能会有一些锯齿，不是很清晰，这种情况有遇到过吗9.日常开发中AI工具使用情况和办公软件使用情况10.登录认证时token的自动刷新是怎样实现的11.xss防护12.HTML5的一些语义化标签的好处13.写完css的一些样式后需要查看页面效果，如果不符合我们的预期会怎样处理（排查问题的思路 排查定位最终问题在哪里）14.团队中矛盾...

现在的ai大爆发时代，相关的工具真的是井喷式爆发，Auto-Prompt，这东西能自动优化你的提示词，约束ai的生成范围，让AI生成的代码更精准，它能帮你调整提示词，让AI更好地理解你的需求，生成更准确的代码，其他的像GitHub Copilot在智能补全代码方面超方便，Cursor生成代码片段也很快；Claude在调试代码上也很有一手，ai时代就应该全面拥抱它

我们把 AI 当做一个人：大脑（LLM）负责想与写；执行逻辑（Agent）负责推进到交付；经验手册（Skills）提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程；工具接口（MCP）把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面，并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑：负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑：拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点，决定先做什么、后做什么，并在关键节点停下来确认，确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册：里面是...