[面试经验] Cursor面经汇总：21篇帖子/资料+高频题

整理了 12 篇 2026 年 Cursor 实战帖（含被 Cursor 收购的 Graphite 两篇、DS HR 一轮）+ 4 篇 2025 参考 + 5 篇补充资料（backdoor 背调避雷、optimization 题讨论、SD 求题帖等），以及地里面经题库 Cursor 专区（4 OJ）。先说结论：Cursor 的面试是全地里辨识度最高的之一——店面几乎必考 Merkle Tree（在真实 repo 上跑，不提前写过 60 分钟很难跑通），第二轮常考 in-memory 事务 KV 或 rate limiter，SD 爱考 distributed cron/job scheduler 和 IDE settings 存储，onsite 是 1–2 天的 office pair-working。21 篇全部登录打开核验，题面引用楼主原话。

一、流程概览

- 典型流程：tech screen（Merkle Tree）→ 第二轮（in-memory transactional KV DB / rate limiter）→ project deep dive → HM behavioral → onsite（1 天 pair-working，或 core team 2 天 cowork）→ offer。
- 一轮一轮约：上一轮过了才约下一轮，拖得很长（"最终面了五轮…前后折腾这么久"）。
- Recruiter 会提前告知工具：Python / JavaScript / TypeScript，CoderPad；45 分钟 screen 允许用 Google/AI 查语法、不允许查实现。
- DS 线：HR 面 → SQL（3 题，又快又对）+ Python（debugging，非工程难度）→ experimentation → onsite 2 天 build-and-demo；DS 团队很小（2026-3 时只有 3 人）。
- 注意：有楼主称"backdoor reference check"——Cursor 在 onsite 前通过 LinkedIn 联系候选人没提供的前同事做背调，未告知候选人（2025-7-19 避雷帖，20 回复）。

二、高频题

1. Merkle Tree / HashTree（签名题，出现 8+ 帖）——店面 60 分钟，在真实 repo 上写：class MerkleTree，def get_hash(path: str)；文件 hash = SHA-256(content)，目录 hash = SHA-256(按字典序拼接的 "name:hash")；打印新 repo root hash，再按字典序打印所有 changed（modified/added/deleted）文件路径；hash 不同的目录递归进去。Follow-up：修改一个文件、找到它；文件夹改动、找出文件夹下所有文件；client/server 双端实现；用 hashtree 优化 client/server 更新同步。楼主原话（2026-8-28 五轮挂经）："面筋题Merkle Tree。我感觉这个题要是没提前写过，很难在60分钟内写完跑通。"（2026-2-23 店面教训）："interviewer wants the folder structure to represent the tree（not a binary tree）；model results as (added, modified, removed) from the start"。题库 OJ："Repository Merkle Tree Hashing and Change Detection"（100k 文件约束）、"Build a File-System Hash Tree"。

2. Rate limiter（层级限流 + 可插拔规则）——can_send_notification / should_send_notifications(user_id, timestamp) → True/False；层级 user/team/company（例：user ≤3/10min，team ≤10/10min，company ≤20/10min）；helper 给 user → team_id → company_id 映射；deque 剪过期记录；跑真实 test case。Extension：pluggable 设计加新规则不碰核心代码 + message_size 参数（如"user 每分钟最多发 4 个 50 length 的 message"）+ register_handler(handler)。（2026-7-18 后端店面 Pass；2026-3-14 店面因 extension 没写完被拒）

3. In-memory transactional KV DB（OOP 设计）——class InMemoryDB：__init__/begin/get(txid,key)/set(txid,key,value)/commit(txid)/rollback(txid)。Follow-up：并发写同一 key 的 race condition；并发读写 swap（tx1 s1→s

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有 OA/M/G 经验可换


S4. 2026-7-23，匿名，面试经验版："求最近面了 cursor 的小伙伴，系统设计题目"——求题帖，非实战


S5. 2026-6-12，yyds1995，ML（本科，内推）："地里没收到 ml coding 相关的内容，有大佬面过吗求分享，可以交换 oai 和 reflection 的面经"——求题帖


地里面经题库：4 OJ（2026-09-20 核验，无 hot 题区）："Repository Merkle Tree Hashing and Change Detection"（100k 文件约束，SHA-256 目录拼接，字典序输出 changed 文件）、"Build a File-System Hash Tree"、"Debug and Patch a Codebase, Then Propose Long-Term Improvements"、"Streaming Markdown Parser"（1 小时，` / ``` 代码块，增量解析输出 HTML，至少 3 个 test case）

公司标签页：（44 主题，3 页）

五、备考建议

1. Merkle Tree 写到肌肉记忆：SHA-256 文件/目录 hash、字典序拼接、(added, modified, removed) 建模、真实 repo 跑通；准备 follow-up（改文件定位、文件夹改动、client/server 双端、用 hashtree 做同步优化）。
2. Rate limiter：层级限流 + deque 剪过期 + pluggable 规则设计，跑真实 test case；extension（message_size、register_handler）提前想好。
3. OOP 设计：in-memory 事务 KV（begin/commit/rollback + 并发 race condition）。
4. SD：distributed cron/job scheduler（trigger、queue/worker、failure、幂等、千万级）；IDE settings（versioning、push sync、掉线重连边界）。
5. OA：streaming Markdown parser（TypeScript，1 小时）。
6. ML 线：speculative decoding 手写（normal + speculative，对比速度）。
7. 流程心理准备：一轮一轮约、整体很长；onsite 是 1–2 天 office cowork，时间成本大；backdoor reference check 的存在（2025 避雷帖）自行评估。

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