数字马力面试题 · 持续改进
数字马力相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 2670 道真题 · 当前筛选命中 157 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进
考察点
技术栈
第 1 题最近有在学习什么分享一下？ 考察学习主动性、学习方向与知识更新能力第 2 题请结合你平时逛 GitHub 的经历，谈谈你关注过哪些感兴趣的项目或技术方向？ 考察候选人主动学习习惯、技术视野与知识获取途径第 3 题若Cursor生成的SQL语句有语法错误(如缺少关键字),如何修复并与大模型交互? 考察利用AI工具生成SQL时处理语法错误及迭代交互的能力第 4 题说说Vue3相对Vue2的改变 考察对Vue3核心特性与演进趋势的理解第 5 题项目中出现bug之后，你是如何处理的？ 考察问题排查流程、定位能力与复盘意识第 6 题除了用 Postman 发送接口请求，你还用它做过哪些其他用途？ 考察工具熟练度、接口调试习惯及扩展使用能力第 7 题请描述你职业空窗期的主要活动和收获。 考察空窗期的时间利用、学习成长与职业连续性第 8 题针对数据不一致的问题，如何从源头设计彻底解决方案？ 考察从根源预防问题的系统设计与落地能力第 9 题你使用过哪些 AI 工具？请举例说明你是如何优化提示词以保证输出准确性的。 考察 AI 工具的实际使用经验与提示词工程方法第 10 题平时怎么学习的？ 考察学习习惯、知识获取方式与自我提升能力第 11 题请介绍你的实习内容及主要收获。 考察实习职责、实际贡献与学习迁移能力第 12 题平时对大模型有什么了解？ 考察对大模型基础概念、发展现状和个人学习实践的理解深度第 13 题请分享你最近一次主动学习新技术或新知识的经历，你是如何规划学习路径并取得成果的？ 考察学习动机、方法、知识迁移和结果转化能力第 14 题在学习或工作中遇到技术难题时，你一般通过什么方式解决？ 考察问题解决流程、学习能力与自我驱动第 15 题请分享一次你将所学知识应用到实际工作中解决问题的经历，并谈谈这次经历给你带来的启示。 考察知识迁移能力、问题解决过程和反思总结第 16 题请说明编写高质量AI提示词的关键要点有哪些？ 考察对提示词工程核心原则的理解与应用能力第 17 题在你自己负责的项目中，你是如何设定并评估测试目标的？如果测试结果未达预期，你会如何定位问题和进行调整？ 考察候选人测试目标设定、问题定位及调整扩容的方法论第 18 题你在学校期间做过哪些项目？ 考察候选人的项目实践经历、学习主动性和技术应用能力第 19 题请介绍你参与开源组件开发的经验，包括你贡献过的项目、具体工作和收获。 考察开源参与深度、技术贡献质量与学习实践能力第 20 题请介绍你在美团的实习经历，重点说明你在自动化工具开发和后端开发流程方面学到了什么。 考察实习经历中的学习收获、技术成长和复盘能力