企业官网建设流程全解析

前阵子有个朋友问我：2026年金九银十，前端岗位是不是没得玩了？他刷了一圈招聘软件，发现很多JD里都写着“熟悉AI应用开发优先”“有LLM产品经验加分”，心里直打鼓。我跟他聊了很久，发现很多前端同行对“AI前端”的理解还停留在“用ChatGPT写代码”这个层面，这其实是个很大的误区。

先说结论：AI前端这个方向完全值得转，但前提是你得搞清楚它到底考什么、需要什么能力，而不是病急乱投医式地背一堆八股文。这篇文章不整虚的，我就按自己带人转岗的实际经验，给你拆解一套一周内的突击方案，覆盖技术栈补强、高频面试题拆解、简历包装和谈判策略，帮你用最短时间摸清AI前端的门道，争取在2026金九银十拿下一个满意的offer。

1. 先搞清楚“AI前端”到底在招什么人

1.1 各个公司对AI前端的真实要求

从2025年下半年开始，市面上叫“AI前端”“智能前端”“LLM前端工程师”的岗位明显变多。我扒了不少JD，归纳下来，这类岗位和传统前端岗位的核心差别主要集中在三块：

第一，AI应用界面开发。传统前端做的是后台管理系统、官网、电商页，AI前端做的是对话式界面、Agent工作台、知识库管理后台、模型调用可视化面板。这些界面有大量的流式输出、消息状态管理、工具调用过程展示，交互复杂度比普通CRUD页面高一个量级。

第二，AI辅助研发能力。很多公司招AI前端，不是让你去开发AI产品，而是希望你能熟练使用AI编程工具，把研发效率提上去。这块在面试里通常不会直接考，但会在项目经历追问和代码review环节隐性考察。

第三，大模型周边基础设施的前端适配。比如Prompt编排界面、数据集标注工具、模型效果对比看板、Agent配置后台，等等。这些产品形态还在快速演进，没有统一标准，所以面试官更看重你的学习能力、抽象能力和对AI产品交互逻辑的理解。

1.2 2026年与大模型强相关的核心能力项

我梳理了一下2026年AI前端高频考核的能力项，你可以直接对照自查：

• SSE/WebSocket处理流式数据，以及基于流式响应的UI渲染方案
• 大数据量、高频更新场景下的性能优化（虚拟列表、分批渲染、Worker）
• 复杂异步流程的状态管理（消息取消、重试、多Agent并行响应）
• 前端调用大模型接口的工程化封装（鉴权、超时、错误码映射）
• 组件库二次封装与AI业务组件（消息气泡、Markdown渲染、工具调用卡片）开发能力
• 常用AI编程工具和技能的熟练度

别被这些名词唬住，大部分有两年以上经验的前端，底子都是够的。缺的只是把“传统前端经验”翻译成“AI应用解决方案”的表达能力。一周时间，补的就是这个翻译能力，外加几个关键短板的快速突击。

1.3 判断你当前所处的位置

动手之前先给自己定位。我一般把想转AI前端的人分成三种：

第一种，基础扎实型。Vue/React都熟练，做过复杂中后台项目，懂性能优化，但没接触过大模型相关开发。这类人一周突击的重点是AI应用场景的实战演练和话术包装，技术本身不用太担心。

第二种，体系薄弱型。平时主要写活动页、官网、简单管理端，没处理过复杂状态和性能问题。这类人需要更务实地把基础补上，优先搞定Vue3核心原理、组件通信、性能优化三板斧，AI相关的知识能理解概念即可，别贪多。

第三种，完全转型型。刚培训完或者自学前端没多久，JS基础还行，但项目经验几乎为零。说实话，一周内直接拿下offer的难度比较大，建议把目标定在“先进入小厂AI产品团队做前端，积累半年经验再跳大厂”。

我见过太多人一上来就刷“2026前端八股文汇总”，刷了一周感觉都会了，面试一追问就露馅。正确做法是：先拿一个晚上彻底盘点自己的技术底子，明确属于哪一类，再按下面的计划走。

2. 一周冲刺时间规划：每天该干什么

2.1 七天总览表

这一周的节奏安排，核心原则是“先搭骨架、再填细节、最后练表达”。每天大概投入6到8个小时，上班族可以拉长到两周，节奏自己控制。

• Day 1：行业认知与目标拆解。花半天搞清楚AI前端是什么、市面上有哪些典型产品形态，再花半天选定你要重点准备的领域（对话应用/Agent平台/知识库工具），找两三个开源项目拆解功能模块。
• Day 2：补强AI应用开发基础。重点突破SSE、WebSocket、流式渲染、异步状态管理这几个点，不用写完整项目，把demo跑通就行。
• Day 3：性能优化专项。JSON.stringify的性能陷阱、Web Worker、大数据渲染优化、虚拟列表，这四大块在面试中命中率极高，要能做对比实验。
• Day 4：组件库与工程化实战。针对高频组件做一次完整的二次封装练习，同时把环境搭建、代码规范、自动化部署这些工程化细节过一遍。
• Day 5：项目复盘与面试话术重写。把自己做过的老项目全部用AI应用视角重新讲一遍，重点突出“性能数据”“复杂度拆解”“工程化思考”。
• Day 6：高频面试题集中突破。拿2026年常见的AI前端面试题列表，一道一道过，尽量口述回答，录下来回听。
• Day 7：模拟面试与心态调整。找朋友或AI Mock面试官做两轮全真模拟，过一遍自我介绍、项目介绍、反问环节，整理高频追问的应对方案。

2.2 为什么把性能优化放在第三天

你看这张表可能会问，传统前端面试里Vue源码、浏览器原理也很重要，为什么第三天只安排性能优化？因为我扒了上百条2026年前端面试题，发现“性能优化”和“AI应用场景”深度绑定的题目数量远超其他方向。举个例子，“后端返回一万条数据，前端怎么处理”这个问题，普通前端答个虚拟列表就差不多了，但AI前端面试还会追问：“如果这堆数据是大模型流式返回的token，你还能用虚拟列表吗？你打算怎么缓存、怎么渲染、怎么埋点？”这就是分水岭。

性能优化在AI前端场景里，不是一句“用虚拟列表”就能糊弄过去的。流式输出场景下，每秒钟可能进来几十个chunk，如果直接操作DOM必然卡死；如果频繁setState，React和Vue的渲染机制又各有坑。这些都是需要动手跑过一遍才敢在面试里说“我处理过真实线上问题”的。

2.3 每天的时间分配建议

真实执行的时候，我建议用“黄金三小时”法则：每天精力最好的连续三小时，用于攻克当天的新知识点和代码实验；精力一般的时段，用来背概念、刷题、整理笔记；碎片时间，比如通勤、排队，用来听技术播客或者看社区讨论。

特别提醒一下，一周的周期非常短，切忌完美主义。某个知识点卡了两个小时还没通，果断跳过去，标记一下等面试前再回来看。你这一周的目标不是成为AI前端专家，而是建立一套能自圆其说的知识体系和项目叙事线。

3. 核心实战：AI应用开发必须啃下的四个硬骨头

3.1 流式输出：SSE还是WebSocket，别再凭感觉选

AI对话类产品最基础的能力就是流式输出。用户问一句话，模型思考需要几秒，然后一个字一个字往外蹦。如果你用了传统的HTTP请求去等待完整响应，用户会以为页面卡死了。所以，只要做AI产品，几乎绕不开SSE和WebSocket。

SSE（Server-Sent Events）是单向通道，只允许服务器往客户端推数据，基于HTTP协议，实现成本极低。在大模型对话场景里，绝大多数情况用SSE就够了：客户端发一条消息，服务器一路推回模型输出。好处是自动重连、断线续传、不需要额外维护长连接状态。WebSocket则是全双工通道，适合需要双向高频互动的场景，比如Agent在执行任务的过程中，前端要不断给后端发送新的指令，同时接收后端返回的工具调用结果。

我自己的经验是：如果你的产品是“人机对话为主”，优先SSE，配合fetch API的流式读取就能实现。如果你的产品是“多Agent协作平台”，有大量的指令下发和状态同步，就得上WebSocket。前端实现SSE的代码长这样：

const response = await fetch('/api/chat', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify({ message: '你好，帮我推荐一下周末去杭州的路线' }), }); const reader = response.body.getReader(); const decoder = new TextDecoder('utf-8'); let buffer = ''; while (true) { const { done, value } = await reader.read(); if (done) break; buffer += decoder.decode(value, { stream: true }); // 处理SSE格式的数据，按双换行分割事件 const events = buffer.split('\n\n'); buffer = events.pop(); for (const event of events) { const lines = event.split('\n'); for (const line of lines) { if (line.startsWith('data: ')) { const data = JSON.parse(line.slice(6)); // 增量更新界面 updateChatUI(data.content); } } } }

这段代码最核心的地方在于：千万不要等整个响应结束再一次性渲染，必须边读边渲染。很多新手在面试里能说出“SSE是流式返回”，但追问到“你怎么在fetch里处理流式数据”就哑火，就是因为没写过真实代码。面试官要的就是你上过手、踩过坑、能聊细节。

WebSocket的实现套路和SSE完全不同。SSE是“发一次请求，等一长串推送”，WebSocket是“建立连接后，后续所有消息都走这个管道”。日常开发我用的是原生WebSocket加一层简单封装：

class AIWebSocket { constructor(url) { this.ws = new WebSocket(url); this.ws.onopen = this.handleOpen.bind(this); this.ws.onmessage = this.handleMessage.bind(this); this.ws.onclose = this.handleClose.bind(this); this.ws.onerror = this.handleError.bind(this); this.heartbeatTimer = null; } handleOpen() { // 启动心跳，防止连接被服务端断开 this.startHeartbeat(); } handleMessage(event) { const msg = JSON.parse(event.data); // 统一消息分发逻辑 this.dispatch(msg); } handleClose() { // 断线重连，指数退避 this.stopHeartbeat(); this.reconnect(); } handleError() { // 上报错误，防止页面崩溃 console.error('WebSocket error'); } startHeartbeat() { this.heartbeatTimer = setInterval(() => { this.ws.send(JSON.stringify({ type: 'ping' })); }, 30000); } stopHeartbeat() { clearInterval(this.heartbeatTimer); } reconnect() { setTimeout(() => { // TODO: 检查最大重连次数 this.ws = new WebSocket(this.ws.url); }, 3000); } dispatch(msg) { // 按消息类型分发事件 switch (msg.type) { case 'agent_start': this.onAgentStart?.(msg.data); break; case 'tool_call': this.onToolCall?.(msg.data); break; case 'token': this.onToken?.(msg.data); break; case 'done': this.onDone?.(msg.data); break; default: break; } } }

这里有个非常容易踩的坑：WebSocket断线重连如果不做退避策略，服务端一抖动，客户端会瞬间发起几十个重连请求，直接把服务打挂。我一般用“3秒/6秒/12秒/30秒封顶”的指数退避策略，并设置最大重试次数。

3.2 性能优化：JSON.stringify的陷阱与流式数据渲染

在2026年前端面试题里，JSON.stringify相关的问题热度非常高，尤其是和“深拷贝”“大数据量格式化”“性能优化”绑在一起出现。大部分人可以答出“JSON.stringify会忽略undefined、函数、Symbol”“对象循环引用会报错”，但放到AI前端场景里，考点就会变成这样：“后端返回了一个包含模型调用链路的复杂对象，很多字段是undefined，你直接JSON.stringify然后存localStorage，再读出来发现字段丢了，怎么处理？”

我的答案是：优先用structuredClone做深拷贝，它支持循环引用，也能正确处理Date、Map、Set等类型。如果一定要用JSON.stringify做序列化，就传replacer函数，白名单式地保留你需要的字段。像这样：

const saveData = JSON.stringify(data, (key, value) => { if (value === undefined) return null; return value; });

另一个高频场景是大批量的流式数据渲染。假设你做了一个知识库问答面板，每轮对话需要展示模型引用的20篇文档、50条知识切片、3条工具调用链。如果全部渲染成真实DOM，页面直接卡死。有效方案是分层处理：消息标题和核心内容用真实DOM，引用的文档列表用虚拟滚动，工具调用链的日志用按需展开加懒加载。

普通的列表性能优化方案在大模型流式输出场景并不完全适用，因为数据是动态追加的，你不可能预先知道列表总高度。我处理这类问题的思路是用“窗口渲染”：维护一个包含当前可视区域数据的数组，配合动态测量每一条内容的高度，实现流式数据的虚拟列表。实测下来，几千条流式消息也能保持60帧。

3.3 Web Worker上传大文件：并发控制与进度上报

金九银十面试里，大文件上传是个老经典题，但2026年加了一个新外壳：“前端使用Worker上传大文件”。为什么用Worker？因为文件分片、哈希计算、并发上传这些都是CPU密集型和IO密集型操作，放在主线程会阻塞UI，尤其在上传超大文件时，页面会假死几秒钟。

用Worker处理后，主线程只需要和Worker通信，Worker内部去分片、算哈希、发起请求，然后通过postMessage把进度回调给主线程。这里有一个关键点：Worker内部拿不到DOM和window对象，所以一切和UI渲染相关的逻辑都要放到主线程处理。同时，千万不要在Worker里直接使用axios之类的库，因为很多库依赖window/XHR。建议用原生fetch，或者专门挑支持Worker环境的轻量HTTP库。

并发控制更是老生常谈的重点。假设一个文件被切成100个分片，你不能把100个请求同时发出去，否则带宽直接打满，还会触发服务端的限流。我常用的方案是控制同时最大并发数为3到5个，同时记录每个分片的上传状态，支持断点续传。面试中把这个方案讲清楚，再配合实际项目数据，基本能让面试官眼前一亮。

这里要给一个实用经验：多分片上传的进度展示不能用“已上传分片数 / 总分片数”来算，因为每个分片大小不一定相同。要改成“已上传字节数 / 总字节数”，用reduce累加每个分片的实际大小，展示给用户的进度条才准。我见过不少前端在这里偷懒，结果大文件上传进度条忽快忽慢，用户以为程序出bug了。

3.4 Vue3与组件库：高频面试题如何结合AI场景回答

传统Vue3面试题在AI前端岗位里照样会出现，但提问方式会变。比如“Vue3的响应式原理是什么”，普通岗位问“Proxy和Object.defineProperty的区别”，AI岗位会追问“如果模型生成的超大响应式数据对象，什么情况下需要把数据变成非响应式来提升性能”。

所以准备Vue3要分两层。第一层是基础考点，必须滚瓜烂熟：响应式原理、Composition API与Options API的区别、虚拟DOM和diff算法、组件通信方式、v-model原理、nextTick原理、动态组件、Teleport、KeepAlive、自定义指令。第二层是AI场景的延展用法：shallowRef/shallowReactive、markRaw、triggerRef这些性能优化API，要清楚它们各自处理什么场景。

组件库部分，高频考点是“二次封装”。比如你不可能直接用Element Plus的el-table去渲染一个模型返回的复杂表格，通常要做一层封装：自动处理列配置、格式化、分页、空状态、加载态。封装思路不复杂，但要有完整的props/emits/slots设计意识。你要是能现场画出一个“AI消息组件”的封装结构，包括文本块、工具调用卡片、错误重试、复制分享，在面试里非常加分。

4. 从“会用AI”到“真正开发AI应用”：Skills与工作流

4.1 常见的Cursor/编辑器Skills有哪些，前端开发者怎么用

现在很多公司已经把AI编程工具当成默认开发环境了，据我看到的招聘趋势，2026年面试官非常喜欢问“你平时用哪些AI技能提升开发效率”。这里说的skills不只是简单的“让AI写代码”，而是成体系的、可复用的工作流指令。比如：

• 项目代码分析类：把整个项目的结构、路由、组件关系梳理成文档
• 规范代码类：一键生成符合团队规范的组件模板
• Bug修复类：给AI贴上报错栈和上下文，让它定位问题
• 页面复刻类：输入设计稿图，输出高还原度的前端代码
• 测试生成类：为复杂组件自动生成测试用例

以Vue项目为例，我常用的一个skill是“根据路由快速定位源码文件”。原理很简单：项目路由配置里能拿到每个路由对应的component路径，我把路由文件投喂给AI，让它写一个Node脚本，解析所有路由映射，生成一个“路由路径到源码文件”的索引表。这样拿到一个线上报错URL，直接查表就能找到对应的.vue文件，省去手工翻文件夹的时间。这个思路面试时讲出来非常有“实战感”。

另一个非常实用的方向是“自动化重构”。比如后端接口改了返回结构，前端所有调用点都要跟着改，人工改容易漏。我写了一个skill：告诉AI“把项目里所有调用/user/info接口的地方，从response.data.name改为response.data.user.name”，AI会全局搜索并在改动后自动跑一遍类型检查，效率比手改快一个量级。

4.2 前后端协作：接口设计与AI场景的特殊性

很多前端不敢转型，怕AI前端的接口设计太复杂。真实工作中，AI应用的接口确实和传统CRUD不一样，主要差异在三处：

第一，流式接口。传统接口返回一个JSON对象，AI接口可能返回一串SSE事件流。后端怎么写接口给前端，规范就藏在EventType设计里。比如一条完整消息可能拆成“开始事件（包含消息ID和模型元信息）”“内容增量事件（每段内容）”“引用文档事件”“结束事件（包含tokens消耗）”。前端要按事件类型分别处理。

第二，任务状态接口。Agent场景下，一个任务可能执行几分钟，期间状态反复变化：排队中、执行中、等待工具调用、完成、失败。前端必须轮询或通过WebSocket持续拉取状态，而且要做好中断和重试。这套交互逻辑，普通CRUD项目里基本不会遇到。

第三，消息关联数据接口。AI的回答经常附带文档引用、相关知识点、生成图片等。传统接口一个字段就完事，AI接口往往要给每条消息附加一个metadata字段，里面塞一组结构化的资源引用对象。

4.3 工程实践：路由定位文件、调试与部署避坑

工作流层面还有几个前端日常避坑点。比如“Edge本地开发时总是最前端显示问题”，这类问题大概率是浏览器开发者工具的“可用性调试”打开了，快捷键误触导致浏览器窗口自动置顶，关掉就行。

用DevTools调试安卓前端时，最常见的问题是Chrome Inspect连不上。先检查数据线是不是纯充电线，再检查手机是否开启开发者模式和USB调试。另外H5页面强烈建议开启远程调试的“端口转发”功能，这样手机访问localhost就能直接打到电脑本地服务。

部署层面，很多前端会卡在“怎么在服务器上做前端编译”。以宝塔面板为例，常见坑是Node版本太老或者没有安装pnpm。建议进服务器终端手动执行npm/pnpm install和build命令，把报错日志拉出来看，而不是直接在面板里点“Node项目一键部署”。

5. 高频面试题速答与简历话术包装

5.1 2026年AI前端面试题精选与答题思路

下面这些题是我从近期面试反馈里整理的，你至少要把每道题的核心思路过一遍：

第一道：请讲讲大模型对话页面怎么做流式渲染的性能优化。答题要点分四层：层一，用SSE/fetch流式读取数据，逐块解析；层二，渲染上做增量更新，只更新变化区域；层三，数据量大时用虚拟列表限制DOM数量；层四，把耗时的Markdown编译放到Worker线程，避免阻塞主线程。

第二道：WebSocket断线怎么处理。答题要点是：心跳检测加指数退避重连，重连后做消息补偿（拉取断线期间的服务端消息），同时更新UI层的连接状态。

第三道：后端返回一万条数据，前端怎么渲染不卡。别一上来就背虚拟列表，先问清楚数据结构和应用场景，再决定是大数据分页、虚拟列表、还是延迟分批渲染。这种先确认需求再给方案的思路，本身就是加分项。

第四道：你怎么看AI前端这个方向的发展。答题方向：AI会降低前端开发门槛，但也会把复杂场景的难度拉得更高。未来前端工程师的核心价值在于“把AI能力以更好的交互体验落地”，纯写页面的岗位确实会减少，但懂AI产品形态的前端会更值钱。

第五道：你做过哪些性能优化项目，量化指标是什么。这是难度最高的一道题，因为很多人真的没有数据。如果没有真实数据，就抓紧这一周的演练时间，做一次性能对比实验，比如优化前首屏加载3.8秒，优化后1.2秒。用自己的实验数据去回答，远比背书强。

5.2 一周内怎么把简历从“传统前端”改成“AI前端”

简历改写的核心不是编造项目，而是把你做过的所有事情的描述方式，全部向AI应用方向靠拢。举个例子，你做过一个后台管理系统，原话可能是“负责搭建后台管理系统的订单管理模块”，改写成“负责设计并实现订单管理模块，处理日均十万级数据量的列表渲染，通过虚拟滚动和按需加载将页面交互帧率稳定在60帧”。

再比如你做过一个客服系统，这里面只要用了WebSocket收发消息，你就可以理直气壮写成“基于WebSocket实现双工通信机制，完成客服会话模块的实时消息收发、断线重连与消息补偿，支持多会话并发切换”。你看，项目没变，但叙事角度从“我在做页面”变成了“我在解决AI产品和复杂交互场景里的工程问题”。

简历里“技术栈”这一栏也别干巴巴写“Vue3、TypeScript、Element Plus”，可以加一行“熟练掌握SSE/WebSocket流式通信方案，具备大模型对话界面与Agent工作台的实际开发经验”。前提是你真的在演练里跑通了demo，能扛住追问。

5.3 面试中的“AI前端测试”环节怎么应对

现在不少公司面试AI前端会加入一个“测试面试内容”环节，不是让你写单元测试，而是现场给你一个小需求，考察你拆解需求、调用AI工具、交付代码的完整链路。常见形式是：“给一个设计稿，用AI工具实现这个页面，要求15分钟内完成”。

这种环节一定要提前练熟一套自己的固定流程：先用AI生成整体布局骨架，再逐块用AI生成组件代码，手动修正显性问题，最后跑一遍浏览器检查响应式和交互细节。更重要的是，在动手之前要给面试官讲清楚你的实现思路：“我计划先用Tailwind布局，再引入组件库精简代码量，最后处理边界交互”。这种“先规划后动手”的工作习惯，比代码本身更打动人。

5.4 常见卡壳问题与应对思路

准备再充分，面试也可能遇到不会的题。我的经验是：不会的题别硬答，但也不能直接说“不会”。可以先理顺思路，讲一部分自己知道的内容，再明确告诉面试官“这个具体实现细节我还没研究过，但我了解它的原理，后续可以快速补上”。诚恳加学习能力，比不懂装懂靠谱得多。

另外，面试者普遍会问“有没有做过AI原生项目”。如果没有，就把焦点引到自己的前端基本功上：“AI原生项目的产品形态还在摸索，但它的底层交互跑不开流式数据、状态管理和性能优化，这些我都有实际项目经验，可以快速迁移到AI场景。”这个回答既诚实，又不自曝其短。

6. 实战避坑与一周后的持续安排

6.1 这一周最容易踩的五个坑

第一个坑：贪多嚼不烂。一周时间，你不可能把React 19、Vue 3.5、Next.js 15、Node.js后端全部吃透。认准一个体系去深挖，另一套能看懂即可。2026年面试，大多数公司不再要求“全栈都会”，但要求“主栈精通”。

第二个坑：不背数据，只背概念。面试官问性能优化，你不说“首屏加载从3.8秒降到1.2秒”“打包体积从2.6MB降到850KB”，等于白说。做实验，记数字，这些是面试里的硬通货。

第三个坑：不会引导面试官。一个项目里你做了十个功能，挑两三个最能体现AI特性和复杂度的重点讲，剩下的一笔带过。面试官会顺着你讲的方向追问，你只要把准备的坑位都填满，就能掌握对话节奏。

第四个坑：简历造假。一旦被追问到细节发现是编的，基本当场出局。项目可以包装，但项目底子必须是真实跑过的。

第五个坑：准备面试只要三天，但等结果要两周，结果心态崩了就开摆。面试本来就是概率事件，挂一家就投下一家，把情绪稳住很重要。

6.2 从突击到长期：金九银十后的能力飞轮

一周计划只能解决“拿下offer”这个短期目标。如果幸运上岸了，接下来要把AI前端能力当成持续投入的方向去经营。建议按两条线并行：一条线是深入AI应用开发，紧跟大模型演进带来的新交互形态，比如多模态输出、语音对话、实时视频理解，每次发布新技术栈都争取第一时间跑demo；另一条线是持续积累AI辅助研发的经验，把好用的workflow沉淀成自己的标准配置，效率会越来越夸张。

这个方向更新换代快，但没有哪个方向比它更适合前端了。前端最擅长的就是“把抽象能力变成可视可交互的产品”，AI最大的瓶颈恰恰是“能力很强但用户感知不到”。这两个需求放在一起，就是AI前端的长期饭票。

我个人在实际带人转岗过程中最大的体会是：别把“一周转型”理解成速成魔法，它更像是一次“能力翻译”——你过去多年积累的工程能力、逻辑思维、交互手感，只是换了一套AI领域的表达方式。想清楚这一点，面试时你会放松很多，因为你知道自己不是从零开始。最后再分享一个小技巧：面试前打开目标公司的官网和APP，把他们的前端页面体验一遍，挑两个可以结合AI改造的细节，在反问环节抛给面试官。这一招，我见过的成功率极高。