10.23 小米安卓二面：项目归属追问、用 AI 排查 bug 与手撕反转链表

《面试题目》

1. 自我介绍。
2. 这个文档解析的结果是存在哪里的？
3. 这是实验室项目、商用项目还是个人项目？团队规模多大？是你主导的吗？
4. 开发过程中团队有没有出现过分歧？
5. 实习、实验室、个人项目里，给你带来技术难题最大的是哪一个？
6. 你平时怎么用 AI？遇到一个 bug 会怎么用 AI 排查？自己还会动手写代码吗？
7. 如果知识库里明明有答案，大模型却没有回答出来，你会怎么定位问题？怎么用 AI 定位？
8. 实习项目里有没有挑战很大的 bug？具体怎么解决的，改了哪些代码？
9. 手撕：反转链表（ACM 模式，自己处理输入输出）。
10. 反问。

《参考解析》

项目归属与团队角色的连环追问：问存储位置、问是实验室还是商用、问几个人、问是不是你主导、问有没有分歧，这几问是一条链，目的是确认这段经历是不是你真的做过。「存在哪」这种问题没法糊弄——答本地文件、对象存储还是数据库，要能顺带说出为什么这么选、数据量多大、有没有清理策略。团队分歧那题别答「没有分歧」，那会显得你没参与决策；挑一个技术选型上的真实分歧，讲清双方理由、最后怎么定的、事后看代价是什么。

用 AI 排查 bug 的正确姿势：面试官在筛「把 AI 当搜索引擎」和「把 AI 当结对排查工具」两种人。可控的流程是：先自己把现象收敛成一个最小复现，再把报错原文、相关代码片段、已经试过什么、环境信息一起给模型，让它给假设而不是给结论；拿到假设后回代码或日志里验证，验证不成立就把反证喂回去继续收敛。全程自己动手改代码、跑验证，AI 只负责扩展可能性。

知识库有答案、模型却没答出来：这是 RAG 里最典型的归因题，要先把链路切成两段。第一段看召回：把用户问题单独拿去检索，看命中的 chunk 里到底有没有那段答案，没有就是检索问题——切分粒度太大把答案稀释了、embedding 对这类表述不敏感、Top-K 太小、元数据过滤把文档挡掉了。第二段看生成：召回里有答案但模型没答，就是上下文被截断、片段顺序把关键信息埋了、prompt 没要求「只依据资料回答」、或者模型直接拒答。分界线就是「召回片段里有没有正确答案」，这一句说出来，后面所有排查手段才有落点。

手撕反转链表卡在输入输出：ACM 模式要自己读一行、建链表、按格式输出，这一层比算法本身更容易翻车，常见语言的读写模板要提前练熟。迭代写法用 prev/cur/next 三个指针；递归写法注意返回新头结点、原头结点的 next 置空防止成环。边界跑空链表、单结点、两结点。

最后问对安卓有没有意向：说明这轮是跨方向捞人，答「有兴趣」要给依据（写过什么、看过什么），别只表态；项目占比这么高，说明团队的重心是「你是不是真的做过事」。