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📅 面试时间：2025 年 7 月 21日 🏢 公司：米哈游 💼 岗位：前端开发（提前批） 🧑‍💻 面试整体回顾 ​ 近期许多公司陆续开启

这半个月一直在研究Figma-to-Code的技术方案，关注主流的D2C（Design to Code）方法。市面上多是基于Figma插件，通过API获取设计信息，转换为DSL，再生成多端代码。也研究了视觉识别算法的应用，但在还原度和一致性上不够成熟。总结出D2C的三步核心逻辑：解析设计稿，转换为DSL，生成端代码。当前技术挑战在于设计稿的还原度，尤其是复杂交互、自适应布局等。通过Dify、MCP、LLM组合，我们实现了从设计稿到组件的端到端链路。技术限制仍在解析复杂结构、视觉细节上。对比使用了Claude 4和Gemini 2.5 Pro模型，发现其在准确性和结构还原上表现优秀。D2C常见问题包括：无用图层提高解析成本、复杂图层导出难度大、缺乏响应式布局信息。近期参与了内部会议，得知Figma官方将发布更优的MCP方案，可能替代现有工作。但这段经历仍充实有收获，加深了对设计到代码转换技术的理解。

人工智能在近年来迎来大爆发，从GPT3到国产大模型DeepSeek和Claude4.0的涌现，引发了全民AI时代的到来。AI工具如cursor和Claude的配合提高了程序员的工作效率，但AI仍存在局限性，如内容精确性、上下文限制和沟通理解。D2C（Design To Code）作为设计稿转代码的趋势，带来了前端工程师更专注于业务逻辑的可能性，但也面临着业务逻辑复杂度和理解的挑战。尽管AI在0到1的事情做得很好，但在复杂项目和业务逻辑方面仍有待发展，需要积极拥抱AI并深化合作。

这篇文章描述了作者从一般学历背景中逐步走向职业成功的历程，特别是在面试和实习中遇到的挑战。作者经历了九次腾讯面试和六次字节跳动面试，最终通过努力获得了多家公司实习offer，并加入腾讯实习。作者强调从零起步时的困难和没有背景情况下的挑战，并感激曾帮助过他的贵人。通过分享个人经历，如在携程和哔哩哔哩的实习，以及如何通过努力写项目来提高能力和获得机会，作者展示了坚持和努力的重要性。同时，在新的公司环境中，作者遇到了一个好的导师，继续追求职业发展。文章结尾强调自信和自我认可的重要性。

前端框架原理 现代前端框架几乎都是基于描述自变量和 UI* *视图之间的关系建立的，即“数据驱动视图” $ UI=f(state) $ 前

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1.目前的形式 ​ 首先不管互联网如何颓势，计算机专业依然是最热门的专业之一，随着高考报考计算机专业的人越来越多，每年计算机专业应届生高达几十万人，但是市场却