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全程15分钟。面试官人挺好的，即使我的回答跑题了也没有打断我，而是等我说完再纠正1.自我介绍2.Linux中查看系统性能的命令3.学习的时候用的是哪个版本的Linux答：WSL2 有没有用过原生的Linux答：用过CentOS4.介绍自己的一个项目（我介绍了自己的基于RAG的英语学习网站）如何部署的模型如何实现的调用RAGembedding用的是哪个python库5.如何看待AI Agent，是否用过AI Agent答：用过OpenAI的Codex问：Codex是闭源的，有没有接触过开源的AI Agent框架答：没有6.RAG和传统检索方式相比有什么优势我答的是RAG和传统语言模型相比有什么优...

想暑假找个实习，BOSS试着投了几十份没啥回应，问问佬是不是简历有啥问题

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。

我是一个在读本科生，也是开源社区OpenAgent 团队的开发者。我们花了两个月，用Go语言做了一个真正的0配置，0依赖，双击就能使用的个人本地单文件版龙虾🦞。真正做到了开箱即用，也受到了很多社区中的关注。OpenAgent，一个面向个人开发者和极客的开源本地 AI Agent。定位跟 OpenClaw、Hermes 类似，都是个人本地助手这个赛道，但我们走了一条完全不同的路：用 Go 语言写成一个单文件二进制，下载 exe 双击就能跑，零配置开箱即用。项目地址：https://github.com/the-open-agent/openagent假如这个项目的功能或者架构帮助到你了，希望可...