为何项目深挖决定成败
八周知识可以背，项目串讲 证明你能落地。面试官用 20～40 分钟挖一个项目，检验深度、诚实度、协作与反思。
准备 2 个主项目 + 1 个备用，每个能讲 3 层深度。
STAR 模板
Situation（30 秒）：业务场景、规模、你的角色。
Task（20 秒）：要解决的问题与约束。
Action（2～3 分钟）：架构、关键代码路径、你主导的决策。
Result（30 秒）：数字 + 业务影响。
示例骨架：
> 订单峰值 5k QPS，库存超卖风险。我负责下单链路，引入 Redis 预减 + MQ 异步落库，DB 用乐观锁 version。P99 从 800ms 到 120ms，大促零超卖。
追问链准备
对每个项目写 5 层 why：
映射八周知识：Week 5 锁、Week 6 缓存/MQ、Week 7 微服务。
量化与诚实
- 好：「缓存命中率 94%，MySQL CPU 降 40%」
- 差：「性能大幅提升」
- 不会：「这块同事做的，我了解原理是…」——边界清晰也可加分
架构图口头画
白板：Client → Gateway → Service → Redis/MySQL/Kafka。标 瓶颈 与 监控。
与 AI 项目
RAG/Agent 项目讲：数据集、评测集、bad case、成本/token。避免只讲「调了 Prompt」。
常见坑
- 简历写「负责整个系统」却无法讲细节
- 把学习项目说成生产量级
- 贬低前公司或同事
练习
录音 5 分钟 STAR；同伴扮演面试官连问 10 个 why。下一篇：week08-mock-interview-sprint 总复盘。
实战巩固与面试表达
本篇属于 8 周冲刺 week08-project-deep-dive 主题。复习时先闭卷回答 frontmatter 中三张 flashcard，再展开口述两个「为什么」：为什么这种方案能 work、边界失败时如何降级。与相邻章节对照：算法篇强调复杂度与模板，Go 篇强调工程默认写法，中间件篇强调线上故障案例。
动手与自检清单
用 25 分钟限时做 1 道相关练习题或画出一张架构/数据结构示意图；用 5 分钟写 STAR 片段说明你在项目里是否用过类似技术。记录 3 个面试追问及你的标准答法，存入 /zh/notebook/master-plan 笔记。若某点不熟，回到对应 /chapters 交互 Lab 重新走一遍流程，比死记卡片更有效。
易错点提醒
避免只背名词不会画图；避免只说优点不谈 trade-off（性能、一致性、运维成本至少提一项）；避免把学习 Demo 说成百万 QPS 生产。回答时使用「场景 → 方案 → 结果 → 反思」四段式，体现工程成熟度。
自检
列出项目里 3 个「权衡」句子，每个带一个数字。