许愿oc，不想再面试辣

学历重要，技术重要，实习也重要，但真正拉开差距的，是你能不能把AI变成价值。第一卷真项目。别只会调API，最好能从数据处理到部署全流程跑通，哪怕是小项目，也要有完整闭环。第二卷场景理解。AI不缺写模型的人，缺懂业务的人。金融、医疗、电商任选一个垂直方向深挖，比泛泛而谈更有杀伤力。第三卷表达能力。面试讲清楚你解决了什么问题，效果提升多少，比堆技术名词更重要。

从字节离职创业后，我的工作方式彻底变了。我们 90% 以上的代码都是 AI 生成的。主力工具是 Claude Code，也会用 Cursor、Gemini、Codex——不同工具各有强项，我经常让它们互相 review 代码。成本：Claude $200/月套餐，实际 Token 消耗价值超过 $1000/月。对比一个初级工程师的月薪，AI 用 1/10 成本完成了 90% 编码。但 AI 写代码不等于不需要工程师。编码时间压缩了 95%，但设计和测试反而增加了。总效率提升约 5 倍。AI 还不擅长架构设计，也缺乏业务上下文。单元测试不够，必须端到端测试——AI 代码单个函数没问题，串起来容易出 Bug。Spotify 工程师不写代码上了热搜，但这在我创业日常里早就是现实了。

Boolean expression:0 false1 true2 OR||3 AND&&4 XOR ^5 NOT !Binary Tree:3 (F)/       \5(F)      4(F)/          /    \2(T)   1     1/     \1     0current result = falsedesired result:  trueIn one operation, you can flip any leaf.Return the minimum number operations that need to be done such that evaluation of root yields desired result.3 (T)/       \5(T)      4(T)/          /      \2(F)   1 0    1/     \1 0    0return 2dp➕二叉树遍历 真有意思🤔

在校期间出去实习，实习不到一个月，突然被学校打电话催回去。于是只能向领导请假，领导的意思是超过一周这个岗位就要继续招人了，那时候感觉啥也没混到还搭了好多，心里不甘，实习至暗时刻。不过最后还好，回去一周左右就回来继续实习了，只是搭了一点机票钱。