最近面了一家公司，技术面很顺利地通过了，并且面试官表示基础很好，第二天约了负责人二面。二面问了很多开放性的问题，比如对ai的看法，对于后端开发比较重要的硬件，学校的课程，毕业论文，简历项目的意义等等。可能是我答得确实不太好，中间面试官一直在笑眯眯的否定我的答案，特别是对ai的看法。我觉得ai是辅助，是提效的工具，面试官觉得ai是导师，是使用者限制了ai的发挥，对于一些东西，我明确表示了使用ai做出来的效果不好，他觉得是我需求描述的不清晰。这种是压力面吗？还是单纯的和负责人理念不合焦虑地等结果最近面的有点反胃了，不想再面了，至今0offer

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。

2025年5月10日，我离开上海，来到北京，作一名校招生进这家中型互联网公司，我成为了一名测试工程师。刚刚结束学生时代的生活，我遇到了很多挑战，生活上的不适应，一个人来到陌生的北京，工作上的压力，互联网公司的快节奏，人生的迷茫，会思考我真的要做网上的"点点点"工程师吗，我的22岁是复杂且混乱的，成长如抽丝剥茧，我把自己打碎又重新组装。转折在7月，我进入了适应期，开始开发基于我工作中遇到的问题的agent，凭借这个小工具，我申请到了最佳新新人，在校招培训中认真完成任务，我得到了优秀t，后来又拿着我的agent组建团队，参加公司内部比赛活动，得到了很多认可，作为校招代表拍摄年会...