上个月面了4家大厂，3家都问了同一个问题："你平时怎么用AI辅助开发？"第一次被问到的时候，我实话实说："偶尔用ChatGPT查查API文档。"面试官礼貌地笑了笑，然后没有追问。结果——挂了。第二次面试前，我认真准备了AI编程相关的项目经历。我做过一个用Cursor重构Vue组件的项目，还用Claude Code做过一次全栈重构。我把这些写进了简历。面试的时候，面试官照例问了AI编程。这次我直接打开电脑，现场演示了用Cursor做组件开发的全流程：从描述需求到生成代码，到Code Review，到性能优化。面试官看完眼前一亮："你这个Code ...

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。

有点搞笑了哈哈哈😂

如果说血压、转氨酶这些指标偏高还有机会通过复检来救场，那传染病项目则是体检中绝不能触碰的“高压红线”。很多时候，这份不合格通知不会详细解释理由。但只要你翻开现行的官方体检标准，会发现针对传染性疾病的条款写得清清楚楚、明明白白。今天这篇推文，就是要把这些“不能碰的雷区”给大家逐一标出来。有些底线，一旦触碰到，笔试和面试分数再高都难以挽回。一、各类传染病体检结论速览为了方便大家快速对照，我把涉及传染病的体检条款整理成了下面这张表。大家可以第一时间保存下来。病毒性肝炎各种急慢性肝炎及肝硬化不合格结核病活动性/现症肺结核、结核性胸膜炎等不合格性传播疾病淋病、梅毒、尖锐湿疣、生殖器疱疹、艾滋病等不合格传...