27fall暑期实习简历 求拷打！

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兄弟们，我先说个事儿。上周我面了一个大厂的后端实习，二面面试官直接问我：“我看你简历上写了‘熟悉Redis’，那你讲一下Redis的淘汰策略有哪些？分别适用什么场景？”我当时脑子嗡了一下——因为我简历里就写了“熟悉Redis”四个字，根本没准备这么细。后来挂了。我复盘的时候发现一个巨坑：你的简历里写的每一个技能，都可能变成面试题。 而且面试官不是随便问的，他完全是按照你的简历+JD来出题的。那怎么提前知道他会问什么？我摸索出一个方法，叫“JD反向工程”。简单说，就是把你投的岗位描述（JD）当成“考试大纲”，然后提前生成题库。但手动做这个太累了，一份JD拆解下来要两三个小时。后来我朋友给我推荐了...

在AI时代，我认为刷leetcode还是很有必要的。我们首先要搞清楚为什么公司要考察我们写算法题，其实本质就是看会不会写代码和代码风格命名规范以及考察计算机四大件408中的数据结构。AI 确实能帮我们生成算法题的解题思路，甚至直接写出完整代码，但面试官要的从来不是 “能写出答案”，而是解题过程中体现的逻辑思维和工程素养。你让 AI 写一道动态规划题，它能给出标准答案，但你要是说不出状态转移方程的设计思路，解释不清为什么要这么定义 dp 数组，面试官一眼就能看出你是 “抄作业” 的。刷 LeetCode 的核心，不是背题，而是锻炼把复杂问题拆解成小步骤的能力 —— 这种能力是 AI 替代不了的，也是程序员安身立命的根本。对咱们 Java 后端程序员来说，刷 LeetCode 更是和日常工作息息相关。你刷过的链表题，对应着项目里 Redis 的链表结构底层；你吃透的哈希表题，能帮你更好地理解 HashMap 的扩容机制；你练熟的多线程题，更是和 JUC 并发编程直接挂钩。这些底层逻辑的理解，不是 AI 给一段代码就能悟透的，必须靠自己一道题一道题地敲、一遍又一遍地复盘才能掌握。而且大厂的算法面试题早就不是 LeetCode 原题了，很多都是结合业务场景的自创题。比如让你设计一个订单号生成的算法，既要保证唯一性又要提高生成效率；或者让你优化一个高频查询的缓存淘汰策略 —— 这些题没有固定答案，需要你结合数据结构、性能优化等知识综合分析。AI 或许能给出几个方案，但它没法帮你权衡不同方案的优劣，更没法帮你解释为什么这个方案最适合当前的业务场景。还有很重要的一点，刷 LeetCode 能帮你养成良好的编码习惯。变量命名是否规范、代码是否有注释、边界条件是否考虑周全、异常情况是否处理得当 —— 这些细节都是面试官考察的重点。AI 生成的代码有时候会为了追求简洁而忽略这些细节，而你在刷题过程中刻意养成的习惯，会直接体现在你的项目代码里，这才是真正的竞争力。说到底，AI 是工具，刷 LeetCode 是修炼内功。工具可以帮你提高效率，但内功不足，再好的工具也发挥不出作用。在 AI 时代，刷 LeetCode 不是没必要了，而是更有必要 —— 它能帮你区分开 “只会用工具的程序员” 和 “真正懂技术的程序员”。

🕐面试时间：60min❓面试问题：最汗流浃背的一集，面试官让屏幕共享现场展示vibe coding拷打实习，具体用higress实现了什么功能，为什么要把ingress替换成他，为什么用它，有没有用过其他什么插件为什么做权限要用到rbac，有没有其他的考量吗，比如abac什么的（其他的技术选型我都有做攻略，可没想到这个也有技术选型，唉，又不会）harness engineering听说过吗现在有个问题 ，一个agent有很多mcp工具可以选择，但是需求过来了以后，并没有匹配到我想要的那个mcp，怎么解决（我说让用户自己选择可能要调用的工具....）skills听说过吗mcp有哪些开发模式（s...