22｜项目概览：AI前端面试官

1. 介绍了AI前端面试官产品规划和前端面试官的主体流程，包括面试开场、自我介绍、讨论项目经历、讨论技术问题、讨论代码/解算法题、非技术面试阶段和面试结尾。 2. 提到了解决问题的两个选择方向，一是依赖大模型的长上下文多轮对话能力，二是将流程拆解成对话、信息分析、慢思考三个部分，用MoE（混合专家模型）的思路来解决问题。 3. 对话工作流、记录分析工作流和慢思考工作流是解决问题的具体做法，分别负责实时对话、内容的收集和分析，以及结合信息分析出接下来后续面试过程中需要重点关注的内容和采取的策略。 4. 建议采用不依赖于长上下文多轮对话的解决方案，因为选择依赖大模型的长上下文多轮对话能力在实际应用中存在难度和成本问题。 5. 提出了将多轮面试对话工作流拆分成并行的三部分流程的具体做法，以实现对话流程和节奏的精准控制，从而达成目标. 6. 介绍了产品必要的一些技术细节和解决方案，包括网页的代码编辑器选择、项目搭建和配置，以及前端面试官项目的Server准备工作。 7. 设计了产品的UI主界面，包括左侧时间轴、右侧聊天窗口、输入框和按钮，以及面试结束后的结论卡片形式呈现。 8. 提到了解决复杂多轮对话问题的两个技术突破方向，以及推荐的更好的方法是通过MoE（混合专家模型）来解决问题，以实现更可控、更低成本地解决问题。 9. 进入了一个新的单元，以一个典型的复杂流程多轮对话产品——AI前端面试官威力，通过拆解和实现它的主题流程，带你通过实战学习并领会如何开发这一类型的AI应用产品。 10. 提出了课后练习，鼓励尝试依赖于支持长上下文多轮对话的强大模型的方式，并分享研究结果到评论区。