PerfLens：大模型推理性能自查台

帮应届生和转行者搞懂 prefill/decode、KV cache 等底层原理的互动沙盒

痛点

面试官发现很多应届生能背 QKV 八股，但被追问 KV cache 存什么、长上下文为什么慢、token 计费为什么不同时，就答不上来。学校教学和面试准备都依赖 AI 生成的表面答案，缺乏动手实验的环境。

方案

提供一个浏览器内的交互式沙盒，用可视化方式模拟 LLM 推理过程：展示 prefill 和 decode 阶段的计算差异，动态显示 KV cache 的增长，调整上下文长度和 batch size 并实时观察延迟和内存变化，附带解释和面试题卡片。

用户

准备大模型相关岗位面试的应届生、转行开发者，以及想深入理解推理原理的工程师

MVP

基于小型开源模型的简化模拟器；可视化 prefill/decode 和 KV cache；提供几个预设场景和对应的面试问题；支持导出笔记。

变现

免费基础场景，订阅解锁更多模型配置、面试题库和笔记导出；或一次性买断。

为何现在

大模型岗位面试竞争激烈，但底层原理的教学工具稀缺；浏览器 WASM 和可视化库成熟，独立开发者可以低成本构建。