面試官把專案當場驗收了一遍：滿幫這場AI全棧一面，連Git diff都被問了一遍

10月8日晚間，一篇滿幫AI全棧一面面經貼上牛客網。發文者寫得客氣：「面試官人很好，聊了很多，面了大概50分鐘。」但往下拉題目清單，將近三十個問答點一路排下來，留言區一句總結最傳神：「這一面像把項目從頭驗收了一遍。」

不是題海，是驗收

先把這場面試的樣貌攤開。它跟那種近五十題掃完整本講義的考法不同，題目幾乎全繞著發文者履歷上的實習專案打轉，一個「需求交付平臺」被翻來覆去地問：

• PRD轉研發文件的六階段串行流程，完整講一遍。
• 每個人寫PRD的風格都不一樣，怎麼保證轉換的準確性和穩定性。
• 給AI讀的文件跟給人讀的PRD差異很大，那Git diff的作用是什麼。
• 透過MCP查程式碼，怎麼保證找到的程式碼是準確的，老系統命名混亂、全局掃描又費token怎麼辦。

這幾題連續看下來，會發現面試官不是在考知識點，是在檢查這個專案到底是不是你自己做的、每個設計決策有沒有想過第二層。

SSE推送與斷線重連也被連續追問：斷聯之後，是重新推一遍，還是接著上次的位置繼續推？MySQL加RocketMQ構建運行鏈路，MQ起什麼作用、是不是延遲佇列、狀態機靠MQ傳的話訊息可靠性怎麼保證。到了消費端冪等這一題，追問更是層層收緊：不同機器消費時冪等不一定攔得住吧？「查」和「插」是生產時還是消費時？如果消費過程還要更新Redis，資料庫事務回滾就保不住了，怎麼辦？

手撕只有一題，智力題倒是來了兩道

技術考核的部分反而輕：用Java寫一個升序的冒泡排序，就這一題。接著是兩道智力題，5L和4L的桶如何量出4L水，以及十箱蘋果只稱一次找出每顆0.9斤的那一箱。這個組合讓留言區有人發問：「純說出來的腦筋急轉彎，還是要帶程式碼實現大致流程？」發文者沒有回覆細節，這部分目前只能保留未知。

還有一道場景題值得單獨看：運營要在後臺批次匯入一兩千條Excel資料，要求匯入效能高，同時把校驗失敗的異常資料回給運營重新確認。發文者先答了異常數據存表，面試官追問「如果不存表呢」「運營一直在等，這個等怎麼實現」。留言區有人直接問佬最後答順了沒有，答案同樣沒有下文。

最後的反問，變成面試官的職涯說明會

整份面經最有意思的一段，發生在反問環節之後。面試官主動指出：你的經歷偏Agent開發，但Agent開發跟AI全棧開發還不太一樣。這邊的AI全棧是前端加後端的融合，後面甚至是前端加後端加測試的融合，還會涉及演算法基礎與垂直行業內的定製演算法開發，不是靠編排或Java研發的東西就能搞出來的。然後把問題拋回去：你對這個崗位未來的發展規劃到底是什麼？

這段話等於當場把崗位定義講清楚了，也順帶考了應試者對自己職涯路線的想像。對照其他大廠近期的考法，像美團那場把考題藏進「如果讓你設計」的Agent一面，題目重心已經明顯往AI場景與協作開發傾斜；而合合信息那場54題全問AI的前端一面則是另一種極端，考點密度高但方向單一。滿幫這場走的是第三條路：不拚題量，拚的是把你的專案問到見底，再看你的路線跟崗位對不對得上。

至於結果如何，面經裡沒有寫，留言區也還在等下文。對圍觀的秋招人來說，這份清單的用處倒是很具體：下次把專案寫上履歷之前，先自己把每一行都被問一遍「為什麼這樣做」。