入职实习没多久，我和另一位实习同事一起接手了一个开发需求，这次的经历真的让我狠狠看透职场偏见。对接需求时，设计师简单潦草讲完方案，全程笃定这个功能超级简单、零难度。我和同事刚接触项目，对整体业务逻辑完全不熟悉，加上是实习生不敢多问、也没经验复盘，来不及细致讨论就老老实实接下了任务。我们原本以为只是基础开发，踏踏实实准备开工，完全没料到后面会闹出巨大的对接矛盾。直到带教老师抽空帮我们拆解需求，我们才彻底懵了！这个看似简单的功能，实际上牵扯超多隐藏业务逻辑、数据联动和兼容问题，开发工作量极大，根本不是设计师口中随手就能做完的小任务。理清所有细节后，我们特意在对接会议上，主动想跟设计沟通真实的开发难...

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。

大家好，我是二哥呀。 用 AI 写代码、跑 Agent 这大半年，最大的感受就是——模型能力确实越来越强了。 但确实也是真的贵，Claude Code+Codex 我每个月要 400 多刀。 对于普通人来说，这是一笔不菲的开销啊，苍天可见，我也是真舍不得，但也是真离不开。😄 索性，兄弟们，总有雷哥想办法。上周在 GitHub 上刷到一个项目，README 第一行写着“每月 13 亿免费 Token”。  https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi   已经 6.2k star了。 01、FreeLLMAPI 是什么 先说清楚这东西干了什么。 Fre...