再谈面试

[!info] weekly/19.精读《最佳前端面试题》及面试官技巧.md at master · ascoders/weekly
本期精读的文章是： The-Best-Frontend-JavaScript-Interview-Questions 讨论前端面试哪些问题，以及如何面试。又到了招聘的季节，如何为自己的团队找到真正优秀的人才？问哪些问题更合适？我们简单总结一把。 The-Best-Frontend-JavaScript-Interview-Questions 从概念 - 算法 coding - 调试 - 设计这 4 步全面了解候选人的基本功。本精读由 ascoders camsong jasonslyvia 讨论而出。网络技术发展非常迅速，前端变化尤为快，对优秀人才的面试方式在不同时期会有少许不同。在面试之前，第一步要询问自己，是否对当前岗位的职责、要求有清晰的认识？不知道自己岗位要招什么样的人，也无法组织好面试题。认真阅读简历，这是对候选人起码的尊重，同时也是对自己的负责。阅读简历是为了计划面试流程，不应该对所有候选人都准备相同的问题。具体流程我们一般会通过：开场白是最重要的，毕竟候选人如果拒绝了本次面试，后面的流程都不会存在。其次，通过候选人自我介绍，了解简历中你所疑惑的地方。简历是为了突出重点，快速判断是否基本匹配岗位要求，一旦确认了面试，全面了解候选人经验是对双方的负责。接下来重点讨论面试过程。面试的目的是挖掘对方的优点，而不是拿面试官自己的知识点与对方知识点做交集，看看能否匹配上 80%。但受主观因素影响，又不宜询问太多开放性问题，因此开放问题很讲究技巧。正如上面所说，我推荐以开放性问题开场，这样便于了解候选人的经历、熟悉哪些技术点，便于后面的技术提问。如果开场就以准备好的题目展开车轮战，容易引起候选人心里紧张，同时我们问的问题不一定是候选人所在行的，技术问题不是每一个都那么重要，很多时候我们只看到了候选人的冰山一角，但此时气氛已经尴尬，很多时候会遗漏优秀人才。开放性问题最好基于行为面试法询问（Star 法则）： Situation: 场景 - 当时是怎样的场景 Task: 任务 - 当时的任务是什么 Action: 我采取了怎样的行动 Result: 达到了什么样的结果行为面试法的好处在于还原当时场景，不但让面试官了解更多细节，也开拓了面试者的思维，让面试过程更加高效、全面。举一个例子，比如考察候选人是否聪明，star 法则会这样询问：在刚才的项目中，你提到了公司业务发展很快，人手不够，你是如何应对的呢？相比不推荐的 "假设性问题"
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上周挂了两个面试的二面，我总感觉有些奇怪的地方，跟朋友聊天的时候，我痛斥为什么要问八股文

，为什么我的工作经验无效了。

后面我从各个角度，各个场景重新认真思考了一下这个问题。

可以分成好几个大的逻辑点

1.面试和应试

可以说没必要掰扯到应试教育这么大，但是痛斥八股文的本质，其实是痛斥这种死记硬背的题目，痛斥明明自己有一些生产经验，却回答不好这些问题。

我朋友安慰我说，你这就没怎么准备面试，当你准备到后期之后，你就是一个无情的关键词回答机器。

不过我在《最佳前端面试题》这文章看到一个观点：

通过了基础问题还远远不够。甚至当问一个复杂的问题的时候，如果候选人瞬间把答案完美流畅表达出来，说明这个问题基本上白问了。

其实很有意思，当你成为一个无情的关键词回答机器的时候，就符合这个状态。面试官难道就不知道你是有所准备的吗？

朋友说：大家都心知肚明，都很有默契的，你答对了确实可以不能完全说明什么，但是你答不出来，可说明你没准备哟。

有人说回答者如何将知识组织讲给别人听，是一种很重要的能力，通过回答这些八股题，也能考察到这个人的一些逻辑思维能力。

但是，既定答案的问题，不会存在逻辑思维，只有关键词和预先准备好的一套逻辑。其次，如果面试目标是这个人拥有这个能力的话，那是否能正确表达出来，这个从本质上来说，不是作为关键点。但我不否认，无法很好表达出某个知识点，说明你掌握的层次是不够高的。

应试能力的产生，不过是将面试题的训练集，输入到准备面试者中，反复刷题熟练后，能够迅速便捷的回答。这里就涉及到如何出题，题目质量的问题，出题人想法不完全一样，但是面试者又不可能全部都自己出，总会去题库中，选取自己熟悉的，自己觉得不错的题目，放到面试题库中。

而高频的题目在掘金牛客等面经社区中，又反向强化了这一体系。将题目的关键词和考点精细化到某个粒度。如何回答如何问。两者循环，自然造就了某些经典题目，即八股。题目的浓缩以及面试官的顺从，自然也造成一些题目的脱产。

这确实很符合整个应试的氛围。

我没说这样是错误的。应试能力的能够作为良好的筛选机制，已经在各大考试机制中验证过了。只是我感觉可能面试，更需要是匹配，而不是过滤？

面试的目的是挖掘对方的优点，而不是拿面试官自己的知识点与对方知识点做交集，看看能否匹配上 80%。但受主观因素影响，又不宜询问太多开放性问题，因此开放问题很讲究技巧。

这些知识点看完需要多久？如果是闭包和原生 api 的定义与用法，候选人这方面的缺陷可以通过 5 分钟来弥补，那么这种问题到底想考什么？我们真的在乎这 5 分钟看文档的时间吗？此时应该了解候选人对知识点的感悟，或者学习方式，因为这两点的差距可能几年都无法弥补

如果候选人学习能力非常强，但几乎所有前端知识点都不了解，弥补完大概一共要花 1000*5 分钟，这时候量变引发质变了，是不是说明候选人本身对技术的热情存在问题？

没错，如果你不想我问八股，那你说说看，你要我问什么？

开放性的问题，没有衡量分数的标准，没有一个回答的标准答案，很难量化这个人的具体分数。

我们需要更多的有具象的事情，为你的能力背书。

[[多个角度的情况]]

[[面试]]