面试与能力评估

评估的目的不是给自己贴职级标签，而是识别哪一类责任还缺少证据。当前版本是自评清单，后续再逐步补充交互式诊断。

评分规则

对每个能力域按 0 到 3 级评分：

• 0 未建立： 只能识别名词，无法解释机制。
• 1 能实现： 能在明确指导下完成局部功能。
• 2 能负责： 能独立设计、上线、观测并处理失败。
• 3 能放大： 能形成平台、标准或方法，推动多个团队复用。

没有代码、数据、Trace、设计记录或复盘支撑时，不建议仅凭“做过”评为 2 级以上。

六维能力检查

维度	关键检查问题
前端工程	能否对复杂状态、性能、质量和大型前端演进负责
后端工程	能否处理鉴权、事务、异步任务、可靠性和分布式失败
数据存储	能否设计模型、索引、一致性、迁移和恢复方案
AI 工程	能否约束 Agent、RAG、Tool 的不确定性并建立评测
生产负责	能否定义 SLO，发现、恢复并复盘真实故障
架构影响	能否完成跨域决策，并通过标准或平台放大团队效率

路线建议

• 后端或数据任一维度低于 2：优先补齐后端技术中的服务与数据存储主线。
• AI 工程低于 2：从AI 技术地图开始，用贯穿项目建立 Trace 与评测证据。
• 生产负责低于 2：不要急于扩大架构范围，先完成可观测、发布门禁和恢复演练。
• 各技术域达到 2，但架构影响仍低于 2：进入系统设计，重点补跨域设计、RFC、平台边界和演进治理。

面试证据卡

每个重点项目至少准备一张证据卡：

1. 业务目标、约束与本人责任边界；
2. 关键机制与最难的技术决策；
3. 失败场景、替代方案和 Why Not；
4. 上线后的指标、故障与改进；
5. 对团队、平台或业务产生的可核实影响。

需要训练表达时，进入思考问答。