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以规范、能力扩展和流程为主线的 AI Coding 架构，实现 AI 生成的前端页面 90% 还原设计稿，需求实现更准确，代码风格一致，结构设计合理。

上周面了一个自称5年全栈的兄弟🤔。 简历漂亮得像报菜名：精通 Vue/React，熟悉 Node.js/Go，玩过 K8s，能画原型图，甚至还写过两个 Flutter App。 我只问了一个问题：如果

最近在面试，说实话，每次看到 精通 这俩字，我这心里就咯噔一下。不是我不信你，是这俩字太重了。这不仅仅是自信，这简直就是给面试官下战书😥。 你写 熟悉，我问你 API 怎么用，能干活就行。 你写 精通

首先，得明白一个事情，就是我们说得再怎么热火朝天，本质上其实都是调用大厂的AI模型，我们只是优化了流程。这个就是现实，因为我们不可能靠自己造出AI模型！

Agent Skills 不仅仅是个技术概念，更是一种新的工作方式。你可以把它融入到自己的日常工作中，比如把重复的任务封装成技能、把团队的最佳实践固化成技能，让 AI 真正成为你的得力助手。

文章介绍了介绍了为什么当前 AI 应用中，LLM 的回复是逐字输出的，并且讲解了这种逐个字输出的交互的实现核心点，如 SSE 是什么，后端是怎么实现的，前端是如何接受的，前端如何实现逐个字输出的效果

本文介绍了使用Node.js和LLM搭建简易AI代码审查系统的方法，包括设计AI应用思路、提示词、NodeJS与LLM结合分析代码、AI Code Review实现步骤、核心问题解决和调试提示词技巧。

该篇主要是分享一个前端工程师学习 AI 的历程。你将学习到：如何选择学习路线、学习 AI 相关的基础概念、学习 AI 应用开发的基本技术方案、学习基于 LLM 开发一个简单的 AI编程助手

面试官:现在大家聊的 LLM、Agent、RAG、Function Calling、Skill 这些你怎么看？