大家好，我是程序员鱼皮。用 AI 编程的朋友应该都遇到过这些问题：你让 AI 改下页面的样式，结果它没搞清楚你到底想干嘛，重新开发了整个布局。你前面明明要求单文件的代码不超过 200 行，结果聊了十几轮之后，AI 把前面的约束给忘了，写了个 1000 行代码的大文件。还有更头疼的，你让 AI 修一个项目里的 Bug，结果又出了 3 个新 Bug，项目都跑不起来了，代码越改越乱。前两个问题已经有了不少解决办法，比如写好提示词、给 AI 提供充足的信息，但第三个问题就比较棘手了。如果你想让 AI 做好一个完整的项目，你还得给它搭一整套靠谱的工作环境和工作流程。这就是最近在 AI 圈很火的 Harn...

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。

大三想找一份实习做做，请问前辈们这样写简历有什么问题吗，苍穹➕点评会不会太过时了，而且目前也没想好投后端还是agent方面，因为本科是人工智能的，而且目前形势好像也偏向ai一些，求求前辈们指点指点

"这个bug是你改出来的吗？"不是质问的语气，就是很平静地问你。平静才可怕。你的大脑在0.5秒内飞速运转：我改了哪里？会不会真的是我？如果是我怎么办？要不要先认？万一不是我认了怎么办？然后你打开代码，手有点抖。我实习第二个月遇到过一次。线上出了个数据异常，leader发消息问是不是我动过那块逻辑。我当时吓得够呛，翻了半小时git记录，发现确实是我改的一个边界条件没考虑到。那天我坐在工位上，想了很久要不要主动说。最后还是去找leader承认了，说了原因，说了怎么修。他听完就说"知道了，下次注意"，然后就没了。我以为会有更严重的后果，结果什么都没发生。后来我...