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 121 题请介绍你撰写高效Prompt的方法和要点。 考察对Prompt工程的理解与实践经验第 122 题最近有没有学习什么新技术，对于现在有什么帮助和提升？ 考察持续学习能力、知识迁移能力以及新技术对当前工作的实际价值第 123 题结合AI工具，你认为在业务代码开发中AI能替你实现哪些部分？ 考察候选人对于AI辅助编码能力的认知和边界判断第 124 题你对AI领域有哪些了解？ 考察基础认知广度与信息获取深度第 125 题处理大模型上下文提示词时，如何做能让生成效果更好？ 考察提示词工程的结构化方法、上下文管理与质量优化第 126 题你是怎么学习新技术的？ 考察学习方法和知识迁移能力第 127 题分享一下近期的学习目标计划。 考察候选人学习规划能力、自我驱动力与持续学习意识第 128 题请讲一下 Spring Boot 自动配置的原理，以及你是否阅读过它的配置类源码。 考察对 Spring Boot 自动配置机制的理解深度与源码阅读习惯第 129 题请分享一次你在工作或生活中压力过大的经历，你当时是如何识别和应对的？ 考察应聘者的压力管理、自我认知和问题应对能力第 130 题你遇到严重缺陷是如何处理的？ 考察问题定位、应急处理与复盘改进能力第 131 题请分享一次你接受批评或负面反馈的经历。你是如何处理的？这个经历给你带来了什么启示？ 考察接受反馈的态度、处理方式与反思成长能力第 132 题请结合你的实际工作或学习场景，具体谈谈你是如何使用AI工具的。 考察候选人的工具使用能力、学习应用和持续改进意识第 133 题请结合你的实习经历，谈谈你学到的最重要的能力，以及你遇到的最大困难是如何克服的。 考察实习中的学习成长、问题解决与复盘能力第 134 题未来3-5年有什么规划？ 考察候选人职业规划与目标岗位的匹配度及自我认知第 135 题请挑一两个知识点和反思设计较多的项目或经历进行说明。 考察候选人复盘项目时的技术深度、设计思考与系统性反思能力第 136 题为什么又选择做测试开发？ 考察求职动机、职业规划与对测试开发岗位的认知匹配度第 137 题请介绍你的实习经历，并说明是如何学习测试相关知识的。 考察候选人对测试岗位的实践经历、学习路径和知识积累第 138 题你读过 Redis 源码吗？如果有，重点读过哪些模块，并从中获得了什么理解？ 考察候选人源码阅读习惯、深度与学习能力第 139 题请描述你通过博客或文档进行学习的具体流程和方法。 考察候选人自主学习的系统性方法与知识沉淀能力第 140 题你研究生方向是深度学习，为什么选择前端？你从多久开始学习前端？ 考察候选人职业选择动机、学习主动性与时间投入