开奖连跪，我太难了

不是在嘲讽你，是真的没用。技能栏写"熟练使用ChatGPT、Copilot、Claude"这种，跟写"熟练使用百度"一个级别。面试官不会因为这行字对你产生任何兴趣，因为这说明不了任何问题。真正能体现AI能力的只有一个地方：项目经历。而且得写清楚三件事——用了什么、解决了什么、结果是什么。举几个能过的写法："基于RAG搭建团队内部文档问答系统，使用LangChain+Chroma，将信息检索时间从平均15分钟缩短至30秒，减少重复答疑约200次/月。""引入Claude辅助Code Review，提前拦截命名不规范、边界条件缺...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

❓面试问题：询问项目1.rag和sft的区别和适用场景2.rag的知识库如何做定期维护场景题1.大量用户直播场景，有点赞功能，如何优化。（先答了使用redis，然后询问有没有其他优化，回答前端节流、服务端分片分批次提交），询问java使用什么数据结构（回答使用concurrentHashMap,value使用原子操作）2.如何实现三个线程执行完成后再执行（回答使用信号量或者锁，三个线程记录count值，达到3时唤醒主线程）八股1.什么是回表。2.什么时候不走索引。3.什么时候叶分裂。4.redis的缓存一致性。手撕1.三个线程按顺序打印1，2，3🙌面试感想：