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AI 编程相关面试题
Cursor 上下文过长时为什么可能出现效果下降？
Cursor 上下文过长时效果下降，通常不是因为模型突然失效，而是有效注意力、检索质量、指令优先级和噪声比例同时变差。上下文窗口越大，越需要选择性提供信息，否则相关代码被无关内容稀释，模型更容易漏掉关键约束或沿用错误线索。
是否遇到过大模型定位错误代码的幻觉问题？
大模型定位错误代码的幻觉通常来自上下文不完整、检索错误、调用链理解偏差或模型过度生成，需要用证据约束、引用校验和工具闭环来控制。
Agent 系统中的 skill（能力模块）应如何设计和实现？
这题考 Agent 能力模块的工程抽象，回答要说明 skill 的边界、契约、工具绑定、权限、测试、版本和失败处理。
同题还出现在 1 个公司岗位
代码生成或代码定位场景中，文件过长超过 LLM 上下文窗口时如何处理？
这题考代码生成或代码定位中长文件超过 LLM 上下文窗口的工程处理，重点是检索、切片、结构化上下文和验证，而不是泛泛讨论 long context 退化。
AI Agent 系统从通用 Agent 模式切到 Cline / Code 模式时，如何量化评估效果差异？
这题考 AI Coding Agent 从通用 Agent 模式切到 Cline / Code 模式后的工程评估方法，回答要覆盖任务成功率、代码变更正确性、工具调用稳定性、延迟成本和用户验收。
Claude Code 类代码 Agent 的 Memory 三层设计如何区分短期上下文、项目知识和长期偏好？
这题考代码 Agent 的记忆分层设计，回答重点是短期工作上下文、项目知识和长期偏好三层如何分工，以及如何更新、检索、隔离和防污染。
如何手写一个 Skill 系统，支持注册、发现和调用本地能力？
这题考手写 Skill 系统的最小实现，回答重点是注册、发现、参数校验、权限控制、调用分发、错误处理和可观测 trace。
代码 Agent 的 RAG 检索索引如何同时设计语义、关键词、结构化和权限索引？
这题考代码 Agent 的 RAG 索引架构，不是泛泛讲向量库。回答要覆盖语义索引、关键词索引、结构化代码索引和权限索引如何协同检索、过滤、排序和增量更新。
使用 AI 编程时，如果模型生成了严重错误代码，应如何定位、修复并建立工程防护？
这题考 AI Coding 不是只会提高效率，还要能处理模型误生成带来的工程事故。高质量回答应从复现、定位、最小修复、测试补齐、流程护栏和团队经验沉淀展开。
AI Coding 落地时，如何给模型提供有效仓库上下文，并限制它触碰事务、权限、资金等高风险链路？
这题考 AI Coding 的上下文工程和风险边界。答案要同时讲清如何给模型足够信息完成任务，以及如何通过范围控制、权限控制、测试和 review 防止它碰坏核心链路。
AI 生成代码进入工程仓库前，如何用沙箱分支、最小改动范围、测试和 review 防止污染主分支？
这题考 AI 生成代码的分支治理和合入门禁。优秀回答要把主分支保护、沙箱隔离、diff 范围、自动化检查、人工 review、回滚审计串成一条工程流程。
AI Coding Agent 从用户输入到完成任务的完整链路是什么，如何经过上下文构建、计划、工具调用、代码修改和验证？
这题考的是 AI Coding Agent 的端到端运行时理解：候选人要能把自然语言需求如何变成可验证代码改动讲清楚，包括上下文、计划、工具、修改、测试和回滚闭环。
AI Coding Agent 如何从人工逐步确认切换到自主执行，权限、审批策略、风险护栏和回滚机制应如何设计？
这题考 Agent 自主化的安全工程：不是简单关闭确认按钮，而是用风险分级、最小权限、策略审批、沙箱执行、自动验证和回滚审计来决定哪些动作可以自动做。
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如果项目要基于 Claude Code 这类现成 Agent 做领域适配，如何设计数据边界、工具接入、RAG、评测和监控？
这道题考察如何把现成 Coding Agent 或通用 Agent 平台做成某个业务域可用的工程系统。回答不能停留在“加提示词”或“接几个工具”，而要围绕数据边界、权限隔离、工具契约、领域知识 RAG、任务流程、评测集、灰度发布、监控和人工接管设计。重点是让通用 Agent 只在授权数据和明确工具能力内行动，用可回放、可评测、可审计的方式逐步扩大自主能力。
如何评价并落地 AI 辅助开发：它能提升哪些开发环节，开发者仍必须承担哪些工程责任？
这道题考候选人对 AI 编程工具的工程判断。好答案要说明 AI 能提升需求拆解、代码阅读、样板代码、测试、排错和文档效率，也要明确架构决策、正确性、安全、隐私、性能、代码审查和最终交付责任仍在开发者。
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代码生成大模型或 Copilot 类工具应如何评估，哪些能力维度决定是否适合业务落地？
这题不是让候选人背当前哪个代码模型排名最高，而是考能否把 Copilot 类工具评估成一个可落地的研发效能系统。高质量回答要围绕业务场景、仓库理解、生成正确性、补全/重构/修 bug/测试生成能力、IDE 体验、安全合规、延迟成本、评测集和灰度指标展开。