前端专家与技术管理者简历优化

好的，根据您的背景（资深专家/技术管理者）和过往经历，为您梳理和规划一个兼具深度与广度的复习知识体系。

这份复习清单不仅涵盖您已使用的技术，更延伸到其底层原理、行业最佳实践和前沿趋势，旨在帮助您巩固知识体系，应对更高阶的技术挑战和面试。

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复习核心指导思想

1. 不止于“会用”：目标是能清晰阐述技术选型原因、优劣对比、底层原理和业界最佳实践。
2. 体系化：将分散的知识点串联成体系，例如，将“微前端”、“Monorepo”、“CI/CD”和“性能优化”联系起来思考。
3. 前瞻性：关注当前技术的演进和未来趋势（如 React Server Components, Bun, Rust等），即使您目前主要用Vue。

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知识体系复习清单

一、 JavaScript 深度 (语言核心)

• 【广度】 ES6+ 新特性：不仅会用，更要理解其设计初衷和实现原理。
  • Promise/async-await：事件循环（Event Loop）、微任务/宏任务、手写Promise、异步编程最佳实践。
  • Proxy/Reflect：Vue 3 响应式原理的核心，如何用于实现数据绑定和元编程。
  • 模块化：ES Module 规范、与 CommonJS 的差异（静态 vs 动态）、Tree Shaking 条件。
  • 装饰器（Decorators）：原理、在TypeScript和Node.js中的使用。
• 【深度】 内存管理：垃圾回收机制（标记清除、引用计数）、常见内存泄漏场景（闭包、全局变量、遗忘的定时器/回调）、如何用Chrome DevTools排查。
• 【深度】 运行机制：执行上下文、作用域链、闭包、this 指向的多种情况。

二、 Vue.js 生态与深度

• 【广度】 Vue 2 vs Vue 3：对比记忆。例如：Options API vs Composition API、响应式原理（Object.defineProperty vs Proxy）、生命周期钩子变化、Diff算法优化。
• 【深度】 响应式原理：这是Vue最核心的面试点。必须能手动实现一个简易的响应式系统，包括依赖收集（Dep）、派发更新（Watcher）、nextTick原理。
• 【深度】 虚拟DOM与Diff算法：为什么需要虚拟DOM？snabbdom源码思想、Vue的Diff策略（同层比较、双端对比、key的作用）。
• 【广度】 生态库原理：
  • Vue-Router：路由模式（Hash vs History）、实现原理、导航守卫。
  • Pinia/Vuex：设计思想、与React的Redux/MobX的对比、如何实现持久化。
• 【广度】 性能优化：
  • 编译时：v-if vs v-show、v-for的key、避免v-if和v-for共用、函数式组件、异步组件（defineAsyncComponent）。
  • 运行时：优化渲染（<KeepAlive>）、优化大型列表（虚拟滚动）、优化状态（不可变数据）。

三、 工程化与架构（您的强项，需拔高）

• 【深度】 构建工具：
  • Webpack：编写Loader和Plugin、打包原理（Tapable、Chunk、Bundle）、优化手段（Code Splitting、Tree Shaking、缓存、DLL）。
  • Vite：原理是重点。基于ESM的按需编译、与Webpack的优劣对比、插件生态、预构建（Pre-bundling）。
• 【深度】 微前端：
  • 不是仅会用qiankun。要理解各种实现方案（路由分发、iframe、Web Components、Module Federation）。
  • qiankun的核心原理（JS沙箱的多种实现：Proxy、Snapshot；样式隔离；应用间通信）。
  • 优劣与挑战：依赖治理、性能损耗、开发体验。
• 【深度】 Monorepo：
  • 不仅仅是Turborepo。理解其解决的问题（工作流、依赖管理、代码复用）。
  • 工具链对比：Turborepo（调度优化）、Nx（智能构建）、Lerna（传统）。
  • 如何设计一个Monorepo项目的目录结构和依赖关系。
• 【深度】 状态管理：复杂中台应用的状态设计思路（模块化、统一与分散的权衡、如何避免冗余和冲突）。

四、 Node.js 与后端技术

• 【深度】 框架原理：Koa（洋葱模型、中间件原理）、Midway（基于依赖注入、与NestJS对比）。
• 【深度】 性能与安全：
  • 性能：集群模式（Cluster PM2）、内存泄漏排查、压测工具（wrk, autocannon）。
  • 安全：常见的Web攻击（XSS, CSRF, SQL注入）及Node.js层面的防护、日志与监控。
• 【广度】 数据库：
  • MySQL：索引原理（B+Tree）、优化、事务隔离级别。
  • ClickHouse/StarRocks：为什么快？ 列式存储、向量化执行、MPP架构。适用场景（OLAP）。
• 【广度】 云原生（AWS）：
  • 复习核心服务的深度用法和最佳实践：
    • S3：权限管理、跨域配置、生命周期策略、与CloudFront联动。
    • Lambda：冷启动问题及优化、并发限制、安全实践。
    • CloudFront：缓存策略、失效机制、与S3/OAI集成。
  • 思考：如何设计一个高可用、高并发的云原生应用架构？

五、 AI 相关（您的差异化优势）

• 【深度】 LLM应用架构：
  • RAG（检索增强生成）：这是重点。能清晰地画出RAG的架构图并解释每一步（文档加载、分块、向量化、向量数据库查询、Prompt构建、LLM调用）。
  • 难点：如何分块（Chunking）效果最好？如何提升检索精度（混合搜索、重排序）？
  • 向量数据库：选型考虑（Milvus, Pinecone, pgvector），工作原理。
• 【广度】 多模态与Agent：
  • Midjourney API等图像生成工具的集成模式。
  • FFmpeg：常用命令（转码、抽帧、压缩）及在Node.js中如何调用。
  • AI Agent的概念和工作流（ReAct, Plan and Execute）。
• 【广度】 提示工程（Prompt Engineering）：基础技巧（CRISPE框架等）、如何为你的应用设计有效的系统提示（System Prompt）。

六、 软技能与管理

• 【广度】 团队管理：
  • 如何做技术规划和技术选型？决策流程是怎样的？
  • 如何拆解OKR并确保团队对齐？如何跟踪进度？
  • 如何提升团队效能？（引入工具、流程改进、代码规范、自动化）
  • 如何做技术传承和人才梯队建设？（ mentoring、code review、技术分享）
• 【广度】 项目管理与沟通：
  • 如何管理一个大型项目的生命周期？如何控制风险？
  • 如何与产品、后端、测试、上级高效沟通？有否解决过棘手的跨部门冲突案例？

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复习方法建议

1. 专题复习：不要按语言顺序，而是按上述专题（如“微前端”、“构建优化”）逐个击破。
2. 输出倒逼输入：尝试将每个专题的核心思想、原理、优劣用思维导图或博客文章的形式写出来。能讲明白，才是真懂了。
3. 结合项目：为每一个知识点在您过去的项目中找到一个对应案例。例如，谈到性能优化，就想到“在Omnieye项目中，我通过XX手段将首屏加载提升了40%”，这样回答更有说服力。
4. 关注源码：对于Vue、Webpack、qiankun等核心库，不必通读所有源码，但要挑其最核心的模块（如Vue的reactivity, scheduler）看一看，理解其实现思路。

这份清单内容非常丰富，您可以根据自己的时间和目标岗位的侧重点，有选择地进行优先级排序和深入复习。祝您成功！