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Real IMAP connection via imapflow library: - Connects to IMAP server (IMAPFlow, TLS on port 993) - Fetches recent messages (configurable limit, default 20) - Extracts: from, fromEmail, subject, date, snippet (200 chars) - Thread-to-contact matching (PRD §6.1): 1. Match sender email against persons table 2. If no person match, extract domain and match against company.website 3. Returns matchedCompany + matchedPerson for each email - Audit-logged (action: crm.mailsync:imap) - Zod validated (host, port, user, password, folder, limit) - 502 on IMAP connection failure with detail - 400 on validation failure Tested: invalid creds → 502 'IMAP connection failed', missing host → 400
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# 技术面题库
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适用：研发 / 算法 / 数据 / DevOps 岗位的 1~2 面（技术轮）。
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按职级分层：
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- **初级（0-3 年）**：基础八股 + 简单算法 + 项目细节
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- **中级（3-5 年）**：系统设计 + 复杂场景题 + 项目深度追问
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- **高级（5+ 年）**：架构权衡 + 跨团队问题 + 业务理解
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## 一、后端 / 服务端
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### 基础八股（每家都问）
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1. HTTP / HTTPS / TLS 流程，session vs cookie vs token
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2. TCP 三握四挥，为什么是 4 次挥手
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3. MySQL 索引底层（B+ 树）、何时失效、最左前缀
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4. MySQL 事务隔离级别 + 各自解决什么问题
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5. Redis 持久化（RDB / AOF）+ 主从 + 哨兵 + 集群
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6. Redis 缓存击穿 / 穿透 / 雪崩 怎么解
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7. 分布式锁 3 种实现（Redis / Zookeeper / 数据库）+ 各自坑
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8. Kafka 怎么保证消息不丢、不重复、有序
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9. JVM 内存模型 + GC（Java 岗）/ Goroutine 调度（Go 岗）
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10. 一致性哈希、CAP、BASE、Raft / Paxos 简述
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### 系统设计高频
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- 设计一个秒杀系统（QPS 10w）
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- 设计一个短链服务（生成 / 重定向 / 统计）
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- 设计一个分布式 ID 生成器
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- 设计微博 feed 流（推 / 拉 / 推拉结合）
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- 设计一个限流器（令牌桶 / 漏桶 / 滑动窗口）
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### 系统设计回答框架
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1. 澄清需求（问清 QPS、读写比、数据量、SLA）
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2. 估容量（QPS × 平均请求大小 = 带宽；数据量 × 时间 = 存储）
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3. 高层架构（接入层 → 业务层 → 存储层 → 数据流）
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4. 关键模块深挖（讲清楚选型为什么）
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5. 扩展性 / 高可用 / 容灾
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6. 主动指出 trade-off
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## 二、前端
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1. 浏览器渲染流程（DNS → TCP → TLS → HTTP → HTML 解析 → 布局 → 绘制）
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2. 事件循环 + 微任务 / 宏任务
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3. 闭包、原型链、this 绑定
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4. React / Vue 响应式原理
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5. 性能优化（FCP / LCP / CLS 指标 + 实操）
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6. SSR vs CSR vs SSG，何时用哪个
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7. 跨域方案（CORS / JSONP / 反向代理）
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8. webpack / vite 区别 + 原理
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## 三、算法 / 机器学习
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### 基础
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1. 偏差 / 方差，过拟合怎么解
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2. L1 / L2 正则的区别
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3. 随机森林 vs GBDT vs XGBoost
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4. 梯度消失 / 爆炸 + 解决（BatchNorm / 残差 / 激活函数）
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5. Attention 机制讲清，Transformer 与 RNN 对比
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6. 样本不平衡处理（采样 / 类权重 / Focal Loss）
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7. 模型评估：准确率、精确率、召回率、AUC、F1，何时用哪个
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### LLM / GenAI 方向（2024+ 热门）
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1. SFT vs RLHF vs DPO，原理 + 何时用
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2. RAG 完整 pipeline：分块策略、Embedding 选型、检索融合、Reranker
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3. Agent 的 tool use / planning / memory，与单 LLM 的区别
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4. 长上下文（YARN / RoPE 缩放、Context window 扩展）
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5. 推理优化：KV cache、speculative decoding、量化
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6. 大模型评估：benchmark、人工评估、LLM-as-Judge 各自坑
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### 项目深挖（每个面试官必问）
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- 你这个模型为什么选 ___ 而不是 ___
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- 数据是怎么标注 / 清洗的，量级
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- 训练用了什么硬件、跑了多久、超参怎么调
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- 上线后效果怎么评估，与基线对比
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- 失败 / bug 的 case，怎么 debug
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## 四、数据 / 数仓 / 分析
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### SQL（必考）
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- 行转列 / 列转行 / 透视
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- 窗口函数（rank / dense_rank / lead / lag）
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- 计算 7 日 / 30 日活跃用户
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- 同 user 连续登录天数
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- 留存率 / 漏斗 / 同期群分析
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- 性能优化（索引、explain、分区、避免子查询）
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### 业务题
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- 给你一个业务场景，让你设计指标体系
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- DAU 跌了 5%，怎么排查
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- 设计一个 A/B 测试（样本量计算、显著性、停损）
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- 用户分层模型（RFM / 生命周期）
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## 五、技术面回答原则
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1. **澄清问题再答**：模糊的题先问 1~2 个澄清问题
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2. **结构化输出**：分点 / 分模块讲，不要意识流
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3. **trade-off 思维**：选 A 而不选 B 时，主动说"因为 ___"
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4. **诚实**：不会的题说"这个我没研究过，但根据我对 X 的理解，可能可以这样想 ___"
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5. **画图 / 写代码**：白板题写代码先讲思路，再写，最后跑测试用例
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