先说下个人背景：211本，科班，三段实习（一段小厂+两段中大厂）。2026届秋招从7月中旬开始投递，9月底结束，历时两个半月，最终收获3个Offer。这篇文章不讲“三个月速成”，也没有“零基础逆袭”的鸡汤，只复盘普通学生如何在一个完整的秋招周期里少走弯路。一、时间线准备期（5月-6月）：刷LeetCode 250+、背八股、梳理项目。提前批（7月中-8月初）：投递30家，边投边面，查漏补缺。正式批（8月中-9月底）：集中笔试+面试，高峰期一天3面。Offer阶段（10月）：意向沟通、横向对比、签约。关键认知：2026届秋招整体比去年回暖但分化严重，早期投递（7月底前）优势明显，很多部门提前批就...

大三，双非一本JAVA，找到个上海日常实习，一天两张，害，感觉好少，还要我转go，还好有cursor，几下就搞定，现在也是接触到了ai agent的工作内容了

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。

原文发布于我的博客：https://blog.hikarilan.life/thinking/3499/treating-llms-as-humans/从 2022 年底 GPT 横空出世到现在，大模型的各项指标都产生了质的飞跃：上下文窗口从 64K 飙升至 1M 以上，多模态能力从纯文本演进到可以秒懂复杂的图像与视频。然而，基座大模型能力的不断提升，正在揭示一件让工程师们既兴奋又抓狂的事情——LLM 在行为表现上越来越像人类了。随着“力大砖飞”的基座大模型逐渐展现出强大的原生规划能力，行业内开始出现一种声音，甚至以 Anthropic 为首的一些前沿组织开始抛出“Agent 工程无用论”，认...