DoorDash E4 Full Stack 面经

Phone Interview (Frontend Coding Screen)
从一个 REST API 获取数据，并将其渲染为一个响应式的卡片网格 (responsive card grid)。需要处理加载中 (loading) 和错误 (error) 状态，并正确格式化货币。
1. 追问：如何改进代码，包括组件复用 (component reuse)、缓存 (caching)、过滤器 (filters) 以及强类型 (strong typing)。

Hiring Manager Chat
聊项目以及团队合作，包括团队愿景、角色期望（约80%后端，20%前端）以及日常中如何与 AI agent 合作。

Onsite: System Design
设计一个在第三方支付渠道之上的、应对短时高并发流量事件的支付流系统 (

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Codex，不能仅用 ChatGPT 网页端）逐步构建一个前端功能：利用 SSE (Server-Sent Events) 实现骑手实时追踪 (live dasher tracking)。
1. 需要全程共享屏幕，根据设定的 milestones 逐步实现实时更新。
2. 考官会评估 prompt 质量、选择 AI 模型的原因、工程判断力、如何验证 AI 产出的代码（如使用单元测试、Playwright 等），以及如何组织和 review PR。

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E4 full stack 这套挺有代表性的，phone screen 那轮追问缓存和强类型还挺细的。好奇 onsite 那个 SSE 实时追踪的 vibe coding 轮，面试官是怎么评 prompt 质量的，写完有用单测或者 playwright 当场验吗？mark 蹲后续