家人们，可以帮我看看这个简历嘛，投了无数个没有人回复

友友们，腾讯云智技术运营岗位面试都考啥？

为啥我看人家都是先小游戏然后笔试，面试，项目组面，而且还是线下面试，而我咋直接就项目组面了呀，而还是线上的

现在网上有个很可笑的论调：“AI 都能写代码了，程序员不用刷算法了，不用学数据结构了，会调 API 就行。”说这种话的人，要么根本不是程序员，要么根本没在真实的业务里踩过坑。AI 时代，刷 LeetCode 的意义，早就不只是为了过面试了。它真正的价值，是帮你建立底层的算法思维和逻辑能力，而这，恰恰是你能不能驾驭 AI，而不是被 AI 替代的核心。AI 给了一段代码，跑是能跑，但他根本看不懂里面的时间复杂度，上线后数据量一大，接口直接超时，数据库直接崩了；AI 写的递归函数，他直接复制粘贴用，结果线上数据量大了直接栈溢出，他连递归和迭代的区别都搞不懂，更别说排查问题了；业务里要做一个用户标签的匹配功能，AI 给了好几种方案，他根本不知道选哪种，不知道哈希表和红黑树的适用场景，最后选了个性能最差的，线上出了故障背了大锅；甚至 AI 写的代码里有边界漏洞，他都看不出来，上线后被恶意攻击，造成了数据泄露，最后被公司开除。这些人，本质上不是在用 AI，是被 AI 当成了执行工具。他们就像拿着枪的小孩，根本不知道枪的原理，也不知道扣动扳机的后果，最后伤的只能是自己。而刷 LeetCode，练的从来不是你会不会写那一道题，是这 4 种 AI 永远替不了的核心能力：复杂度直觉：知道什么代码是好的，什么是垃圾刷算法题最核心的训练，就是时间 / 空间复杂度的分析能力。刷多了，你看到一段代码，一眼就能知道它的性能瓶颈在哪，会不会在高并发场景下出问题，能不能优化。AI 能给你 10 种实现方案，但只有你能判断，哪种方案适合当前的业务场景，哪种方案能扛住线上的流量，哪种方案会给未来埋坑。没有这种复杂度直觉，你只会在 AI 给的一堆方案里，选一个最烂的。问题拆解能力：把复杂问题拆成可解决的小问题一道中等难度的算法题，本质上就是一个微型的业务问题。刷算法的过程，就是训练你把一个复杂的、模糊的问题，拆解成多个简单的、可解决的小问题，一步步推进，最终得到结果。这恰恰是程序员最核心的能力。业务里的需求，永远是复杂的、模糊的，AI 能帮你写代码，但不能帮你做需求拆解、架构设计。没有这种拆解能力，你连给 AI 提需求都提不明白，只会让 AI 生成一堆没用的垃圾代码。边界思维：预判所有的异常情况刷过算法题的人都知道，一道题能不能 AC，不只看核心逻辑能不能跑通，更看你有没有考虑到所有的边界条件：空值、极值、异常输入、并发场景……真实的业务开发，80% 的 bug 都来自边界情况。AI 生成的代码，往往只覆盖了核心的正常流程，很少考虑到业务里的各种异常边界。没有这种边界思维，你连 AI 代码里的漏洞都看不出来，线上出 bug 是迟早的事。逻辑严谨性：写出来的代码，每一行都有道理刷算法题的过程，就是训练你严谨的逻辑思维。每一行代码，都要有它的作用，每一个判断，都要有它的依据，不能有任何逻辑漏洞。现在很多人用 AI 写代码，代码跑通了就万事大吉，根本不知道里面的逻辑是什么，出了问题根本不知道怎么排查。而有算法思维的人，哪怕是 AI 写的代码，也能一眼看透逻辑，快速定位问题，甚至优化得更好。我从来不是反对用 AI，恰恰相反，我每天都在用 AI 写代码、改 bug、做方案，它帮我节省了大量的重复劳动时间。但我始终坚信：AI 是放大器，不是替代品。它能放大强者的能力，也能加速弱者的淘汰。你有扎实的算法思维、逻辑能力，AI 就是你的神兵利器，能让你的效率翻倍，能让你专注在更有价值的架构设计、业务思考上；你没有这些底层能力，AI 只会让你越来越懒，越来越依赖，最后彻底丧失独立思考、独立写代码、独立解决问题的能力，变成一个只会调 AI 的 “工具人”，随时都能被替代。回到最初的问题：AI 时代还有必要刷 LeetCode 吗？我的答案是：非常有必要。但不是为了应付面试死记硬背，是为了训练自己的底层思维能力，让自己能真正驾驭 AI，而不是被 AI 淘汰。毕竟，程序员的核心竞争力，从来不是你能写多少行代码，而是你能解决多复杂的问题。而这，永远是 AI 替不了你的。

最近在工作里，大家都在讨论 vibe coding，工具也是百花齐放，cc，codex，trae。它确实提高了开发效率，但有时也会发现，明明生成的测试用例都通过了，但是交付后效果依然很差；变量名，项目结构完全没有按照规章来，太过发散；ai听不懂人话，需要多次返工，不仅没有增效，反而让leader觉得做事不仔细。也就是说，很多人只是用起来了，而不是用好了。真正把它用好，关键不在“让模型多写一点”，在于先想清楚边界。第一，先分清需要处理的是“项目”还是“模块”。如果只是一个边界清晰、输入输出明确的小模块，vibe coding 的效果通常很好，因为上下文相对稳定，模型更容易收敛到可用结果。但如果是...