都说了现在除了大厂基本不问八股了都在刷场景例如“如何一次性渲染十万条数据还能保证页面不卡顿”虚拟列表实现还要支持动态高度“当QPS达到峰值时前端该如何处理”并发控制、请求合并、降级策略“如何设计一套全站请求耗时统计工具”埋点SDK设计、性能监控“大文件上传如何实现断点续传”切片、hash计算、秒传逻辑这些题没有标准答案考察的是你解决真实问题的能力。面试官想看的不是你会背API而是你面对一个模糊需求时能不能拆解问题、权衡方案、落地实现而且现在仅仅会用React/Vue已经不够了。面试官默认你会用他们要考的是你懂不懂底层、能不能设计系统React方向Fiber架构到底解决了什么问题不是背概念是要说清楚时间切片怎么实现的、任务执行超时怎么办合成事件对象池解决了什么历史问题为什么要废弃如何避免使用context时引起整个节点树重新渲染Vue方向Vue3的响应式用Proxy实现那深层对象的依赖追踪怎么做的为什么不建议v-if和v-for同时用在一个元素上Scoped Styles是怎么实现样式隔离的原理是什么然后是AI编程的普及自动化了“体力活”但抬高了“脑力活”的门槛AI能写组件、配路由、搭脚手架、生成单元测试。以前一个初级前端干的活——写重复的CRUD页面、调样式、联调接口——现在AI几分钟就能搞定别再把时间花在背API上。AI背得比你熟。把精力放在系统设计、架构思维、复杂问题拆解上项目经历别造假要真实。简历上放一个上线两年、有真实用户、能讲出优化数据的项目比十个仿写demo都管用学会用AI但别依赖AI。把它当杠杆别当拐杖。面试官想听的是你怎么审查、优化、驾驭AI生成的代码学会用AI但别依赖AI。把它当杠杆别当拐杖。面试官想听的是你怎么审查、优化、驾驭AI生成的代码准备场景题用STAR法则。把每个项目经历拆成Situation、Task、Action、Result能量化就量化软技能越来越重要。沟通清晰、ownership强、面对不确定性不慌——这些在AI时代反而成了稀缺能力以下https://github.com/encode-studio-fe-coder/natural_traffic/wiki/scan_material4场景题板块这些是个人整理的相关资源涵盖JavaScript、react、node、vue、TS、webpack、vite、性能优化、小程序、html、css等完整资源含答案除此之外还有简历和面经方面的整理精选技术进阶MP4含源码笔记更深度的学习吃透技术理解运用在面试中无往不利放下那些过时且没有用的文档我的资源在2026年金三银四会帮你在短时间内快速上岸面试的时候用点心吧别混了浪费大家的时间以上https://github.com/encode-studio-fe-coder/natural_traffic/wiki/scan_material4