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📋 面经统计过程记录
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📋 面经统计过程记录
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任务：整理求职作战室/面经 目录下的面试问题、频率、原文链接 统计者：小万 AI 统计日期：2026-06-20 16:23 保存位置：航海图/操作指南/面经统计过程记录.md
一、数据来源
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 源目录 | /storage/emulated/0/小万工作间/求职作战室/面经/ |
| 文件总数 | 30 份面经文件（不含 raw/ 目录下的参考资料） |
| 时间跨度 | 2025年4月 ~ 2026年6月 |
| 主要来源平台 | 牛客网、小红书 |
| 岗位方向 | AI应用开发 / AI Agent开发 / 大模型应用开发 |
二、处理流程
步骤 1：目录扫描与文件识别
- 列出
求职作战室/面经/目录（含 raw/ 子目录） - 排除 raw/ 下的非面经文件（简历优化建议、HR咨询、面试备考Skill等）
- 得到 30 份有效面经文件
步骤 2：内容提取
逐份读取每份面经文件，提取以下信息：
- 公司名称与岗位
- 面试题目列表
- 原文链接（URL）
- 数据来源（牛客/小红书）
- 面试轮次（一面/二面/三面）
步骤 3：题目分类与频率统计
将所有题目归入 8 大知识领域，统计每个问题/知识点的出现频次：
- RAG 检索增强生成 — 出现 28 次（93%）
- Agent / Multi-Agent — 出现 26 次（87%）
- 大模型幻觉 — 出现 22 次（73%）
- 工具调用协议 — 出现 14 次（47%）
- Java 后端基础 — 出现 16 次（53%）
- 模型微调与对齐 — 出现 7 次（23%）
- 系统设计 — 出现 9 次（30%）
- AI 编程与工程化 — 出现 9 次（30%）
步骤 4：构建统计报告
- 整理 TOP 30 高频面试题排名
- 分析各公司面试风格对比
- 生成备考权重建议
- 记录原文链接索引
三、文件清单（全部30份）
字节跳动（7份）
| # | 文件名 | 来源 | 原文链接 |
|---|---|---|---|
| 1 | [面经] 字节-财经AI-日常一面-凉经.md | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/fb73d21e0a8c400380e579bc7e4fa65f |
| 2 | [面经] 字节-AI应用开发-一面-凉经.md | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/dd6c6e55ddf1470eb0e6ec10fe2008ad |
| 3 | [面经] 字节-Agent开发-一面-0417.md | 牛客网 | 帖子ID需查询 |
| 4 | [面经] 字节-一面-JiexinX.md | 小红书 | @JiexinX |
| 5 | [面经] 字节-AI应用开发-一面-20260616.md | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/2853617 |
| 6 | [面经] 字节-AI应用开发-一面-凉经-20260616.md | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/2844029 |
| 7 | [面经] 字节-AI应用开发-一面-牛客.md | 牛客网 | 搜索结果页摘要 |
阿里巴巴（6份）
| # | 文件名 | 来源 | 原文链接 |
|---|---|---|---|
| 8 | [面经] 阿里淘天-AI应用开发-一面-有只小粉.md | 小红书 | 小红书 @有只小粉 |
| 9 | [面经] 阿里淘天-AI应用开发-一面-20260507.md | 小红书 | http://xhslink.com/o/9aWfkBaZczZ |
| 10 | [面经] 阿里淘天-AI应用开发-二三面-已offer-985硕.md | 微信公众号 | 面经哥 |
| 11 | [面经] 阿里-AI应用开发-一面-JavaAgent-牛客.md | 牛客网 | @求职小花花 |
| 12 | [面经] 阿里云-AI应用开发-二面-牛客.md | 牛客网 | @工作小梦想 |
| 13 | [面经] 阿里-AI应用研发实习-一面.md | 小红书 | https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/6a054355… |
腾讯（2份）
| # | 文件名 | 来源 | 原文链接 |
|---|---|---|---|
| 14 | [面经] 腾讯-AI应用开发-一面-逸.md | 小红书 | http://xhslink.com/o/2yiaDG9CXww |
| 15 | [面经] 腾讯-大模型应用开发-二面.md | 小红书 | http://xhslink.com/o/5vDCA2JigSO |
小红书（3份）
| # | 文件名 | 来源 | 原文链接 |
|---|---|---|---|
| 16 | [面经] 小红书-AI应用开发-面经.md | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/2063264434f54d2a866b25907245e86d |
| 17 | [面经] 小红书-AI应用开发-面经-20260616-1.md | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/2844263 |
| 18 | [面经] 小红书-AI应用开发-面经-20260616-2.md | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/2847357 |
其他公司（12份）
| # | 文件名 | 公司 | 来源 | 原文链接 |
|---|---|---|---|---|
| 19 | [面经] 滴滴-AI全栈开发-一面.md | 滴滴 | 小红书 | http://xhslink.com/o/5d3Gt8uZdSq |
| 20 | [面经] 京东-AI应用开发实习-一面-20260616.md | 京东 | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/2847850 |
| 21 | [面经] 百度-AI Agent前端研发实习-牛客.md | 百度 | 牛客网 | @晨时念 |
| 22 | [面经] B站-AI应用研发实习-二面-牛客.md | B站 | 牛客网 | @勇敢牛牛爱学golang |
| 23 | [面经] Cider-AI开发实习-一面-Agent专题-牛客.md | Cider | 牛客网 | @27届学院本 |
| 24 | [面经] CVTE-AI应用工程师-牛客.md | CVTE | 牛客网 | @在写文章的她很伟大 |
| 25 | [面经] 中科曙光-AI应用开发-牛客.md | 中科曙光 | 牛客网 | @没有大耳朵的小耳朵图图 |
| 26 | [面经] 中科曙光-AI应用开发-面经-20260616.md | 中科曙光 | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/2863916 |
| 27 | [面经] 和顺慧康-AI应用开发.md | 和顺慧康 | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a1fe3eef3aad4891a3b8f03fa390ec15 |
| 28 | [面经] 西安新蛋-AI应用开发.md | 西安新蛋 | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/6d8496f5cf324b9fb912eea769e521c5 |
| 29 | [面经] 西安新蛋-AI应用开发-线上一面-20260613.md | 西安新蛋 | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/2864679 |
综合/通用（3份）
| # | 文件名 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 30 | [面经] 小厂-AI应用开发-一面.md | 牛客网 | 小厂AI应用开发 |
| 31 | [面经] Agent暑期实习-面经.md | 小红书 | http://xhslink.com/o/1bp55UaMqkL |
| 32 | [面经] 老颂-AI应用开发-面试复盘.md | 小红书 | @AI践行者-老颂 |
| 33 | [面经] AI应用开发-未知公司-20260616.md | 牛客网 | https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/2858273 |
| 34 | [面经] AI Agent-应用开发-面试题-牛客.md | 牛客网 | 搜索结果页摘要 |
四、统计方法说明
频率统计规则：
- 每份面经中提到的每个独立问题/知识点计为 1 次提及
- 同一份面经中的重复问题不重复计数
- “提及次数” = 在所有面经中出现该问题的文件数
- “频率” = 提及次数 / 总面经数(30) × 100%
分类方法：
- 将问题按技术领域人工归类
- 跨领域问题（如”通过RAG减少幻觉”同时归入RAG和幻觉两个类别）
局限性说明：
- 部分面经为自动抓取的碎片化内容，题目不完整
- 部分牛客网面经受登录限制，仅能读取摘要
- 频率统计基于文件内容中明确提及的问题，可能存在遗漏
- 不同面试官的考察重点存在差异，频率高低不完全等同于重要性
五、产出文件
| 文件 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| 面试问题频率统计报告 | /storage/emulated/0/小万工作间/求职作战室/面经/面试问题频率统计.md | 主报告：TOP30高频题、公司对比、八大领域详解、原文链接汇总、备考建议 |
| 过程记录（本文） | /storage/emulated/0/小万工作间/航海图/操作指南/面经统计过程记录.md | 过程记录：文件清单、处理方法、局限性说明 |
六、后续建议
- 按知识点整理标准答案：针对 TOP 30 高频题，逐一准备标准答案
- 制作脑图：将八大知识领域整理为思维导图，方便快速复习
- 公司专项准备：根据目标公司的考察侧重点，定向强化薄弱领域
- 定期更新：面经是动态资源，建议每两周同步新入库的面经并更新统计
- 实战模拟：选取典型的全链路面经（如Cider 29题、CVTE 26题）进行模拟面试
文档由小万 AI 于 2026-06-20 自动生成
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