Shopify 的技术面最容易让人误判的一点，是把 Pair Programming 当成普通算法轮。真正拉开差距的是你怎样边写边沟通：先把需求说清，再把代码拆得可测试，最后留出时间改坏路径。流程里还有 Life Story 和项目深挖，准备方式和刷题完全不同。
一份 Shopify SWE 经验里提到，技术面后会进入 Life Story、技术深挖和两轮 Pair Programming；另一份经验也写到了面向可测试性和重构性的追问。下面把这几块拆开讲。
第一面：Pair Programming 的规则建模
Topic：实现购物车结算规则。商品可以叠加满减、买赠和会员折扣，面试官随后要求新增一种按品类生效的折扣，且原有测试不能改。
解答思路：先确认折扣叠加顺序、金额精度和退货后的处理方式，再把每个规则做成独立对象，由结算器按顺序执行。不要把判断塞进一长串 if/else。每加一个规则，就补一组最小测试：空购物车、两条规则同时命中、折扣后价格为零。Shopify 的 Pair Programming 面试说明 也明确建议先澄清问题、尽早运行代码；这轮里边写边验证比一次性写完更稳。
追问落在“规则如何撤销”时，可以让每次计算返回明细而不是只返回总价。这样后续加入优惠审计、重放或比较不同策略时，核心结算逻辑保持稳定。
第二面：技术深挖与可维护性
Topic：拿一个自己上线过的服务，说明一次性能问题如何定位；随后追问“如果流量翻倍，先改哪里，为什么”。
解答思路：按一次真实排障顺序回答：先用指标确认是接口、数据库还是下游依赖，再缩小到具体请求路径，最后讲修复和回归验证。重点不要堆术语，而是讲清取舍。比如缓存能降低读压力，但失效策略、命中率和数据一致性要同步交代。Shopify 的候选人报告把技术深挖放在 onsite 中，而 这份候选人经验 也提到会把项目细节追到实现和重构层面。
准备时挑一个自己最熟的项目，提前写出时间线：故障现象、第一条数据、做过但无效的排查、最终修复和上线后的结果。面试中这个顺序很有用。
第三面：Life Story 与协作判断
Topic：从最早的一段经历开始，讲一次你改变做法、并且影响团队协作方式的决定。
解答思路：别把它答成简历朗读。选一个能讲清背景、冲突和判断依据的片段，说明当时有哪些可选方案，自己为何选择其中一条，后来如何确认这个选择有效。遇到失败经历也可以说，关键是把后续动作讲具体。Life Story 会沿着教育与职业经历追问，Glassdoor 的 Shopify 面试页 也保留了大量围绕动机与协作的候选人问题。
准备时怎么排
- Pair Programming：练习在 5 分钟内复述需求、写下边界，再从一个可运行的最小实现开始。
- 项目深挖：每个项目准备一张“架构、故障、取舍、结果”四格笔记，避免回答散掉。
- Life Story：按时间顺序挑两到三个节点，重点放在当时怎么做决定，而不是岗位名称。
FAQ
Shopify Pair Programming 只看最后是否写完吗？
完成度当然重要，但过程里的拆分、测试和沟通也会被持续追问。先交付正确的最小版本，再逐步补扩展点，节奏更好控制。
项目深挖没有很大的线上事故怎么办？
可以讲一次难复现的 bug、一次发布回滚，或一次技术债取舍。只要你能说清证据、判断和后续改动，就有足够内容。
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