浩鲸一面：Skill 和 MCP 有什么区别、Spring Bean 生命周期、两段式 AI 落地追问

《面试题目》

1. 你的项目里有哪些地方用到了 AI？
2. 你给 AI 配置的工具和 Skill 具体是怎么调用的？
3. 你这个 Skill 里面的流程是怎么样的？
4. AI 是怎么获得这个 Skill 的？
5. AI 是怎么使用工具的？
6. 说说 Skill 和 MCP 的区别。
7. 你有用到过 RAG 吗？用的向量库是什么？在什么场景用？
8. 任务编排用的是什么？还是自己开发的？
9. Spring Bean 的生命周期说一下。
10. AOP 和 IOC 都是什么？
11. 你用 AI 辅助代码开发，怎么保证代码质量？
12. 你认为怎么做一个好的边界测试？
13. 说下 Spring 里的设计模式。
14. 说下 Kafka 的特点和基本结构。
15. 说下另外两种 MQ 和 Kafka 的区别。
16. 你对加班有什么看法？

《参考解析》

Skill 与 MCP 的区别：MCP 是「连接与能力暴露」的协议——它规定 Agent 怎么发现一个外部服务提供了哪些工具、参数 schema 是什么、怎么调用、怎么返回，解决的是「AI 能碰到什么」。Skill 是「做法」——一段可复用的操作说明（步骤、判据、注意事项、示例），告诉模型在什么场景下按什么顺序组合这些工具，解决的是「AI 该怎么做」。一句话：MCP 给手，Skill 给流程。两者正交：同一个 Skill 可以调不同 MCP 服务，同一套 MCP 工具可以被多个 Skill 编排。

AI 怎么获得 Skill、怎么调工具：加载方式通常有三种——启动时把 Skill 的元信息（名字 + 一句话描述）放进系统提示词，模型判断需要时再读全文（渐进式披露，省 token）；按场景路由注入；或者由用户/工作流显式指定。调用工具走「模型输出结构化调用 → 运行时校验参数 → 执行 → 结果回填 → 模型继续」的循环，运行时负责超时、重试、鉴权与审计。

RAG 与向量库：向量库存的是 chunk 的 embedding + 元数据（来源、时间、权限），检索时按向量相似度（HNSW/IVF 索引）取 top-k，再用元数据过滤收窄；混合检索把 BM25 与向量分数加权融合，重排用 cross-encoder。选型上 Milvus / Qdrant / pgvector 各有取舍：量大看重召回用专用库，量小且想省运维直接用 pgvector。

任务编排：常见是「状态机 / DAG 引擎」（Temporal、Airflow、自研的步骤表），把多步 Agent 流程拆成可重试、可观测的节点；轻量场景就是代码里的顺序调用 + 每步落库。面试要能说清「为什么不用一个 while 循环」：需要断点续跑、超时控制、人工介入节点和可视化。

Spring Bean 生命周期：实例化（构造）→ 属性填充（依赖注入）→ BeanNameAware/BeanFactoryAware 等回调 → BeanPostProcessor#postProcessBeforeInitialization → @PostConstruct / InitializingBean#afterPropertiesSet / 自定义 init-method → postProcessAfterInitialization（AOP 代理在这里生成）→ 使用 → 容器关闭时 @PreDestroy / DisposableBean#destroy。

IOC 与 AOP：IOC 是把对象的创建与依赖装配交给容器，降低耦合、便于替换与测试；AOP 是把横切关注点（日志、事务、鉴权、限流）从业务代码里抽出来，Spring 用动态代理实现——有接口用 JDK Proxy，没有就用 CGLIB 生成子类，所以 final 方法和私有方法切不到。

Spring 里的设计模式：单例（Bean 默认作用域）、工厂（BeanFactory）、模板方法（JdbcTemplate、RestTemplate）、代理（AOP）、观察者（事件机制）、策略（Resource 的不同实现）、责任链（拦截器 / Filter）。

Kafka 与另两种 MQ：Kafka 是分布式日志，分区 + 顺序写 + 消费者组，吞吐极高、支持回溯消费，但延迟偏高、不支持复杂路由与延迟消息；RabbitMQ 是传统 broker，路由灵活（exchange 的四种类型）、延迟消息与优先级队列成熟，单机吞吐低一个量级；RocketMQ 介于两者之间，支持事务消息、延迟消息、顺序消息，国内电商场景常用。选型判断：日志/流处理选 Kafka，业务解耦与复杂路由选 RabbitMQ，需要事务消息选 RocketMQ。

加班问题：实话实说 + 给出边界（能接受项目期的阶段性投入，但不认可长期无意义的耗时间），比空喊「完全接受」可信。