在软件工程面试准备领域，Tech Interview Handbook 作为一个经典开源项目，以其精炼的内容和高效的学习路径脱颖而出。该项目由前 Meta 工程师 yangshun 创建，已帮助超过 100 万工程师获得 FAANG 等顶级公司 offer。要将其工程化为一个可扩展的 TypeScript 平台，需要聚焦模块化架构、动态内容生成和用户进度跟踪，实现 LeetCode 解决方案集成、系统设计模板库、行为面试指南以及分类学习轨道，从而为忙碌工程师提供参数化的高效准备方案。
核心观点：TypeScript 驱动的可扩展平台架构
构建此类平台的观点在于“最小知识路径 + 可定制化轨道”，避免用户淹没在海量 LeetCode 题中，转而强调精选问题（如 Grind 75）和最佳实践。TypeScript 的类型安全是关键，能确保解决方案代码的可靠性，同时支持大规模内容扩展。例如，平台可将 Blind 75 演进为 Grind 75，支持用户自定义难度、时长和主题过滤。这不仅提升用户粘性，还便于 SEO 和社区贡献。
证据显示，该手册的核心是 Docusaurus 构建的静态网站，天然支持 TypeScript。通过阅读 GitHub README，“Grind 75 是 Blind 75 的进化版，更大更好”，平台可扩展为动态工具，用户输入准备天数（如 75 天）和偏好（如前端/后端），生成个性化轨道。另一个亮点是编码面试最佳实践清单，如“澄清假设前勿编码”和“边码边解释”，这些可转化为 TypeScript 接口定义的学习模块。
证据：关键组件的 TypeScript 实现
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LeetCode 解决方案集成：平台核心是分类算法备忘单（数组、树、图等）。用 TypeScript 定义问题接口，如 interface LeetCodeProblem { id: number; title: string; difficulty: 'Easy' | 'Medium' | 'Hard'; solutions: Solution[]; }，其中 Solution 包含 TS 代码片段、时间复杂度分析。Grind 75 工具已证明有效，一位 Netflix 高级工程师据此获 800k USD offer。落地时，预加载 75 题精选集，支持搜索和一键复制到 LeetCode。
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系统设计模板：虽手册系统设计内容尚在完善，但可借鉴 ByteByteGo 风格，创建 TS 类型化的模板库。例如，type SystemDesignTemplate = { scenario: string; components: Component[]; scalability: number[]; };。用户选择“设计 Twitter”，平台输出高可用架构图（用 Mermaid.js 渲染）和参数：QPS 阈值 1k/s、缓存命中率 >90%、分片策略（user_id % 1024）。
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行为指南与分类轨道：行为问题覆盖 FAANG 常见题，如“描述冲突经历”。TypeScript 可建 enum BehavioralCategory { Leadership, Teamwork, Failure }，生成轨道。手册强调“简历 ATS 优化 + 谈判策略”，平台集成进度仪表盘：每日任务完成率 >80%、周复盘日志。
引用自官网：“Tech Interview Handbook 直击要点，帮助从零到英雄。” 这验证了平台的精炼性。
可落地参数与清单：工程化部署指南
要实现可扩展性，遵循以下参数化清单，确保平台支持 10w+ 用户并发：
1. 架构参数
- 前端：Next.js + TypeScript，静态生成（SSG）首页，动态 API 为 Grind 75 生成计划。缓存 TTL: 1h。
- 后端（可选扩展）：Node.js + Prisma ORM，数据库 schema: UserProgress { trackId: string; completed: number[]; streak: number; }。读写分离，Redis 缓存用户轨道。
- 内容管理：Docusaurus + MDX，支持 TS 组件嵌入代码 playground（如 React Live）。版本控制：GitHub Actions CI/CD，每 PR 自动 lint & 类型检查。
- 可扩展阈值：单页加载 <2s，CDN（如 Vercel）自动缩放；监控：Sentry 错误率 <0.1%，Lighthouse 分数 >90。
2. 学习轨道参数
使用公式生成计划：总题数 = 75，准备天数 D（默认 75），每日题量 = Math.ceil(75 / D)，优先 Medium 难度（占比 60%）。
- 轨道分类：
| 轨道 |
重点模块 |
参数示例 |
预计时长 |
| 初级 |
数组/字符串 |
日题 3，重复率 20% |
30 天 |
| FAANG |
图/动态规划 |
优化技巧，复杂度分析 |
60 天 |
| 前端 |
JS 算法 + 行为 |
集成 Frontend Handbook |
45 天 |
- 进度跟踪：Streak 奖励（>7 天解锁高级模板），失败回滚：若日完成 <50%，次日 +1 题。API 端点：
/api/track/generate?days=60&focus=system-design。
3. 面试模拟参数
- 最佳实践清单（TypeScript 校验）：
interface InterviewBestPractice {
phase: 'before' | 'during' | 'after';
action: string;
rationale: string;
}
const practices: InterviewBestPractice[] = [
{ phase: 'during', action: '澄清输入范围（负数？空集？）', rationale: '避免 off-by-one 错误' },
{ phase: 'coding', action: '边码边解释，复杂度 O(n)', rationale: '展示沟通与分析' }
];
- 监控点：用户模拟面试时，计时器（45min/题），自动评分（代码通过率 >80%、解释完整度）。
4. 部署与监控清单
- 初始化：
npx create-next-app@latest --ts + Docusaurus 导入手册内容。
- 集成 LeetCode API（非官方，GraphQL 查询题解）。
- 测试：Cypress E2E，覆盖轨道生成；负载：Artillery 模拟 1k 用户。
- 上线：Vercel/Netlify，环境变量：
NEXT_PUBLIC_LEETCODE_GRAPHQL_URL。
- 回滚策略：蓝绿部署，若错误率 >1%，回滚上版；A/B 测试新轨道（10% 用户）。
此平台不仅复制手册价值，还通过 TypeScript 类型系统防范扩展风险，如新增轨道时强制 schema 校验。实际部署中，优先 MVP：Grind 75 生成器 + 最佳实践页，迭代添加系统设计。
风险与优化
潜在风险：内容过时（LeetCode 新题），限每月爬取更新；用户隐私（进度数据），用匿名 ID + GDPR 合规。优化：集成 AI 提示生成行为答案模板，参数如“生成 Leadership 故事，长度 200 字”。
最后，资料来源：
（正文字数：约 1250 字）