帮客户做付款单时，他累到眼睛都睁不开，让我直接按他给的数据做，做完发他就行。因为使用数据前习惯性核对数据是否准确，数据不准确结果不会对，我就习惯性复核了一遍，发现小数点右移了一下，按这个数据付款会多付近十万。我立刻跟他确认，默默帮他修正所有错误，全程没提额外费用，只让他安心休息。他只说了声谢谢，我也没放在心上。直到后来看到直播间礼物刷屏，心里又暖又不好意思，这还是第一次帮了别人，别人不是口头意思一下就过了。其实很多时候多看一眼只是职业习惯罢了，不过是让自己多一份安心、别人多一份放心。这份被信任的踏实感，真的好暖，也让我坚信，靠谱和责任，才是走得远的底气。

目标是有班上就行，中厂小厂无所谓，想攒点实习经验。今天写好了简历，有什么要修改的地方吗？现在心里很没底，不知道这样投出去有没有人收😭😭😭

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。

前言我在某互联网大厂做了2年技术面试官，平均每周面3-4个人，累计面试了300+位候选人。有一个现象让我印象深刻：很多候选人技术能力其实不错，但面试结束后我给出的评价是"不推荐"或"待定"。候选人可能永远不知道自己为什么被刷，因为HR只会说"综合考虑后……"。今天我把这些隐藏的扣分项全部公开，帮你避开那些"你不知道你不知道"的坑。原因1：自我介绍超过3分钟面试官的耐心比你想象的短得多。自我介绍超过3分钟，我已经开始走神了。我面过一个候选人，自我介绍讲了整整6分钟——从大学专业讲到研究生方向，再讲了3段实习经历的细节...