现在竞争焦点从"拼模型/拼 Prompt/拼 Context"升级为"拼 Harness（模型外围的运行时与基础设施）"——Agent = Model +Harness；工程师的核心能力是"驾驭复杂性、驾驭不确定性系统"，这是 30 年软件工程不变的主题。三次跃迁：Prompt Engineering (2023) → Context Engineering (2024-25) → Harness Engineering (2026)。Claude Code 是当前 Harness 的 Number One。大学生怎么学？照猫画虎：读...

腾讯 京东oppovivo快手美团百度字节蚂蚁上面的厂都投了，有的直接简历挂了（快手  阿里挂的最严重），测评做了，有的给了笔试，但为啥大多都一直卡流程？卡在“简历筛选/评估中”，这是怎么回事？项目不行？还能找到实习吗？

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。

5.19号正式入职，干了两周端午就回学校准备考试了。简单说说感受吧。 🏢工作环境：是在美团的望京鼎成这块，算是很新的办公点。四栋楼，每栋14层楼四部电梯，高峰期很堵，排很长的队。工位的不算宽敞，外接显示屏后就没多大空间。整个工区的采光还不错，人体工学椅躺坐都挺舒服，中午可以带个眼罩和枕头会休息的好点。每层楼也会配咖啡机（要钱），热水机，自动贩卖机。 💼工作内容：前两周一直在landing，项目涉及的服务比较多，整个链路比较长，我所要负责也有四个模块。所以就一直在看文档，看代码，查日志，搞清项目结构。自己的产出目前就只有几个新人文档,包括怎么配环境，怎么查日志等（之前组里的不完善，自己也踩了...