总概求职全流程分为五个阶段，每个阶段都有明确的输入、输出和关键动作：每个 Skill 可独立调用：只想改简历？直接 /job-resume-engineer。只需准备面试？/interview-tech-prep编排器自动串联：/job-hunt start 一键走完全流程，自动传递上下文反馈闭环：复盘数据可回流向定位和简历阶段做策略调整状态机管理：IDLE → POSITIONING → RESUME → APPLYING → INTERVIEWING → NEGOTIATING → ACCEPTED入口索引 / 快速导航 --- name: job-hunt-pro description...

大二暑假想试试看中大厂的日常实习，hot已经刷完2遍了，常见八股也都过了遍，求问大佬还需要往哪个方向发展，简历有没有需要改的

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。

进入2026年，随着AI技术的普及、全球经济的缓慢复苏以及国内数字化转型的深化，很多准备入行或跳槽的IT从业者心中都有一个共同的问题：在2026年，IT行业的工资还能轻松拿到10K（月薪1万元）吗？答案是：能，但门槛和内涵已发生根本变化。一、整体结论：10K不再是“高薪”，而是“分水岭”从2024-2025年的行业薪资趋势来看，10K月薪在2026年已经不再是IT行业的“神话”，而更像是一个初级与进阶岗位之间的分水岭。一线城市（北上广深）： 本科应届生或1-2年经验的初级岗位（如前端、测试、实施工程师），10K属于标准起步价。部分大厂甚至达到12-15K。新一线/二线城市（杭州、成都、武汉、西...