[GitHub Global] Translate Vibe Coding 零基础教程/40 编程学习/06 AI 应用开发面试题.md to zh-TW
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# AI 應用開發面試必知必會
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> AI 開發不只是調個介面這麼簡單
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你好，我是程式設計師魚皮。
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由於 AI 的流行，很多公司開始搞起了 AI 相關的業務，或者給老專案加個 AI 相關的功能。這也給開發方向的程式設計師們提供了一個新的垂直崗位 —— AI 應用開發。
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但有朋友可能會覺得：「AI 應用開發？**不就是調個介面麼？有什麼難的？**」
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還真的是應了那句話 —— 你知道的越少，以為自己知道的越多。
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就好比有人問：電商系統是怎麼把你喜歡的商品推送到首頁的？
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有同學秒答：不就是 **推薦演算法** 麼？
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的確是這樣，但就是這 4 個字，可能是很多精英們日以繼夜地研究、不斷地優化，才呈現出給使用者看到的效果。
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AI 應用開發也是一樣的，調個介面的確可以實現一些需求，但深入到具體業務場景和解決方案中，還是有很多值得學習的知識和經驗。
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這不，前段時間我直播面試了一位工作 3 年的 Java 後端開發老哥，目標是 AI 應用開發崗。下面分享下面試過程，看完你就知道，**AI 開發絕不只是調個介面這麼簡單**。
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⭐️ 推薦觀看影片版：https://bilibili.com/video/BV1qgHezFEaR
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## 一、真實面試案例
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### 候選人背景
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小王 2022 年畢業，有 3 年多的 Java 後端開發經驗。在上家公司負責電子簽合約雲平台的建設，包括帳號系統、權限系統、訊息系統等核心模組。
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除了傳統 Java 業務，他還自學了半年多的 AI 技術，做過電子合約 AI 智慧助手（RAG 系統）和模擬面試官 Agent 應用。技術棧涵蓋 Spring Boot、MySQL、Redis、RabbitMQ 等，AI 方面熟悉提示詞工程、工具呼叫、Agent 等。
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**目標薪資：20K**
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看起來背景還不錯吧，那我們來看看面試都問了什麼~
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### 第一輪：提示詞工程
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面試官：跟我講一下提示詞工程吧，最好能結合你做過的專案舉例，有哪些優化提示詞的技巧？
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小王的回答：
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提示詞工程是提高大模型輸出品質的重要技術，常用技巧包括：
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1. 角色設定：給大模型設定系統提示詞，包含角色說明、任務和約束條件
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2. 小樣本提示：給模型一些輸入輸出範例，讓它仿照執行
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3. 思維鏈：讓大模型先思考再輸出答案
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在實際開發中，提示詞需要不斷迭代優化，可以通過阿里雲百煉等平台做 A/B 測試。
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**點評**：這個回答還算全面，但缺乏深度。真正的提示詞工程遠不止這些基礎技巧。
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### 第二輪：AI 應用開發關注點
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面試官：你覺得開發 AI 專案時有哪些注意事項？你會更關注哪些點？
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小王的回答：
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1. 業務理解：深入了解業務，抽象成工作流或 Agent
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2. 工程化優化：快取高頻問題、流式輸出、不同任務場景用不同模型
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面試官追問：你做專案時不關注 AI 的可觀測性嗎？不關注 AI 的準確度和幻覺問題嗎？
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小王：準確度方面可以通過提示詞和 RAG 優化。。。
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**點評**：這裡暴露了一個問題，只知道怎麼做，但缺乏生產級別的工程實踐經驗。
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### 第三輪：消除 AI 幻覺
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面試官：你在開發 AI 應用時，怎麼盡可能消除 AI 呼叫的幻覺？
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小王的回答：
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1. 提示詞優化：更明確的角色定位，加限制條件
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2. RAG 系統：外掛知識庫，讓 AI 基於知識庫內容回答
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3. 模型微調：針對特定領域進行微調訓練
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面試官：還有別的嗎？你做過工具呼叫，怎麼消除工具呼叫的幻覺？
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小王：工具呼叫幻覺具體指什麼？
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面試官：比如 AI 呼叫了系統中不存在的工具，怎麼消除這種情況？
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小王：。。。（沉默是今晚的康橋）
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點評：實際上，工程層面有很多方法可以處理工具呼叫幻覺，比如添加幻覺處理策略、大模型參數調整、提示詞優化、異常捕獲等等。
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### 第四輪：技術框架深度
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面試官：你平時開發 AI 應用用什麼框架？
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小王：Spring AI
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面試官：Spring AI 有哪些特性？
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小王的回答：
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1. Advisor 機制：相當於攔截器，可以在呼叫大模型前後進行攔截
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2. 對話記憶：提供多種內建對話記憶實現
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3. 向量儲存：內建向量儲存，也可以自訂實現
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4. ChatClient：和大模型互動的客戶端
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5. 工具呼叫：通過註解將 Java API 轉換為工具
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6. 結構化輸出：指定返回 JSON 格式輸出
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雖然看起來小王回答的不少，但回答速度很慢，還有很多特性沒有回答出來。
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點評：感覺不太熟練的樣子。
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### 面試結果與總結
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從面試結果來看，小王的優勢在於：
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- 有實際的 AI 應用開發經驗
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- 基礎概念掌握還可以
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不足：
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1. 表達節奏慢：回答問題需要面試官一步步引導，缺乏主動性
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2. 缺乏生產級實踐：只知道怎麼做，但不知道怎麼優化
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3. 工程化能力不足：對 AI 應用的監控、可觀測性、異常處理等認識不夠
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最終我覺得小王拿 20K 月薪是有希望的，但不穩，還需要在工程實踐和表達能力上繼續提升。
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## 二、AI 開發需要掌握什麼？
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通過這場面試，大家應該也能感受到，**AI 應用開發絕不只是簡單的調介面**。
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一個合格的 AI 應用開發者需要掌握：
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### 1、提示詞工程
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- 角色設定、小樣本學習、思維鏈
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- 提示詞優化和 A/B 測試
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- 針對不同場景的提示詞策略
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### 2、AI 工程化能力
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- 效能優化（快取、流式輸出、非同步處理）
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- 成本控制（模型選擇、批次處理、負載平衡）
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- 可觀測性（監控、日誌、指標統計）
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- 異常處理和容錯機制
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### 3、核心技術棧
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- RAG 系統設計與優化
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- 向量資料庫使用
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- 混合檢索策略
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- 模型微調和評估
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### 4、框架和工具
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- Spring AI、LangChain4j 等開發框架
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- MCP 模型上下文協議
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- 各種 AI 開發工具和平台
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### 5、業務理解能力
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- 將複雜業務抽象為 AI 工作流
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- Agent 設計和多工具協調
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- 使用者體驗優化
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## 三、面試題推薦
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想要在 AI 應用開發面試中脫穎而出，除了掌握上面的知識，還要多刷面試題。
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### 面試鴨 AI 大模型面試題庫
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我們在 [面試鴨](https://www.mianshiya.com) 上專門整理了 **AI 大模型面試題庫**，包含上百道精選面試題，涵蓋：
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- AI 大模型的基本原理
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- Prompt 工程技巧
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- RAG 檢索增強生成
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- AI 開發框架（Spring AI、LangChain4j）
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- 向量資料庫和 Embedding
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- AI 應用開發實戰
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- 工具呼叫和 MCP
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- Agent 設計和優化
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題庫地址：https://www.mianshiya.com/bank/1906189461556076546
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每道題目都有詳細的參考答案和知識點標籤，幫你系統地準備面試。
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### 面多多 AI 模擬面試
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除了刷題，模擬面試也很重要。我們推出的 [面多多](https://ai.mianshiya.com) 可以提供 **1v1 的 AI 模擬面試**。
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訪問地址：https://ai.mianshiya.com
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面多多的特點：
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- 沉浸式綜合面試：根據你的履歷和目標崗位定制面試題，提供 60 分鐘以上的 1v1 語音面試陪練
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- 專項面試：400+ 面試方向任選，針對性強化某個環節
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- 履歷押題：根據你的履歷預測面試官可能會問的問題
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- 詳盡的復盤報告：從多個維度評估你的表現，指出改進方向
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新人福利：註冊就送 200 能量值，可以免費體驗 1 次沉浸式綜合面試，或 1 次專項面試 + 1 次履歷押題。
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通過反覆練習，你可以：
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- 熟悉面試流程，消除緊張感
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- 發現自己的薄弱環節
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- 提升表達能力和邏輯思維
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- 增強臨場應變能力
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## 四、學習建議
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最後也給想轉型 AI 應用開發的同學幾個建議：
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### 1、不要只停留在 "能用" 層面
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很多朋友學會了呼叫 OpenAI 的 API，就覺得自己會 AI 開發了。但真正的 AI 應用開發，需要考慮的是如何用 **更低的成本** 讓應用 **穩定、高效、準確** 地運行在生產環境中。
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### 2、重視工程化實踐
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要學會使用 AI 開發框架，而不是只會裸寫 HTTP 請求。還要了解 AI 應用的監控和可觀測性、掌握成本優化和效能調優技巧、學會處理 AI 應用的各種異常情況。
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### 3、深入理解核心概念
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比如提示詞工程，不只是寫幾個範例那麼簡單。還有 RAG 系統，涉及資訊檢索、向量資料庫、重排序等多個環節，每個環節都有很多優化技巧。
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不過我覺得最複雜的還是 Agent 的設計，需要考慮工具選擇、任務分解、結果整合、多智能體協作模式等等。
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### 4、多做專案，多總結
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這句就純正確的廢話了，大家都知道得多做專案才能累積經驗。尤其是 AI 應用開發，不同的業務場景都需要對 AI 生成的效果進行定制的優化，不是背個方法論就能解決所有問題。
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我自己開源了不少 AI 應用開發專案，甚至還寫過幾套體系化的實戰教程，分享給大家：
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- AI 應用生成平台：https://github.com/liyupi/yu-ai-code-mother
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- AI 超級智能體：https://github.com/liyupi/yu-ai-agent
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- AI 文獻閱讀助手：https://github.com/liyupi/literature-assistant
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- AI 知識庫：https://github.com/liyupi/ai-guide
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在 [程式設計導航](https://www.codefather.cn) 上，我也帶大家做了多套 AI 專案教程，涵蓋了幾乎所有的 AI 開發技術。
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## 寫在最後
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AI 技術發展日新月異，對程式設計師的要求也在不斷提高。**AI 相關知識不再只是演算法工程師需要了解，而是每個程式設計師都必須掌握的基本技能**。
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無論你是前端、後端還是全端開發者，都需要了解 AI 應用開發的基本概念和實踐方法。
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因為未來的軟體開發，AI 將無處不在。
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趕緊去 [面試鴨](https://www.mianshiya.com/bank/1906189461556076546) 刷題、去 [面多多](https://ai.mianshiya.com) 模擬面試，為你的 AI 開發之路做好準備吧！
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## 推薦資源
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1）魚皮 AI 導航網站：[AI 資源大全、最新 AI 資訊、免費 AI 教程](https://ai.codefather.cn)
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2）程式設計導航學習圈：[學習路線、程式設計教程、實戰專案、求職寶典、交流答疑](https://www.codefather.cn)
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3）程式設計師面試八股文：[實習/校招/社招高頻考點、企業真題解析](https://www.mianshiya.com)
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4）程式設計師寫履歷神器：[專業模板、豐富例句、直通面試](https://www.laoyujianli.com)
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5）1 對 1 模擬面試：[實習/校招/社招面試拿 Offer 必備](https://ai.mianshiya.com)
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