一个做后端的朋友，实习第三个月第一次独立上线了一个功能。那天晚上他盯着监控面板看了一个小时，就看着请求进来、数据出去，什么问题都没有。他说那一刻突然觉得之前被mentor骂的、被需求改来改去的，好像都值了。还有个做产品的，实习快结束时参加了一次用户调研。一个真实用户说"你们这个功能我每天都在用，特别顺手"。她说那是她做了几个月需求文档、改了无数版原型之后，第一次感觉自己做的东西被人需要了。最戳我的是一个测试实习生说的。他说有一天发现自己提的一个bug，被开发改完上线了，影响了几十万用户。"那一刻我才明白，测试不是打杂的，是真的在保护用户。"实习最开始觉得...

解决论文以后，就在开始找工作，但是双非本，还不是技术岗，求职道路实在太窄了，一打开求职招聘软件都是外包岗，想着不能和社会脱节太久，gap以后找工作岂不是难上加难，所以就还是投了外包，面了美团外包，还是一个边缘岗位，感觉现在也挺内耗的，不知道什么时候就会被裁了

🕐面试时间：30min❓面试问题：自我介绍拷打agent项目你如何理解mcp，mcp对function call有哪些好处mcp端有个db，你如何保证agent对mcp的调用不会对db或其他的组件造成影响，比如删除db的某些东西你对rag的了解如何对rag进行精确度的提高react范式执行，如果超出了最大步骤限制，会返回什么对第二个项目的拷打你用到了session来做登陆态的管理，为什么不用jwt，有什么考虑吗为什么要用redis和caffine的架构，对你的系统有什么好处用久了会不会出现脏数据的情况🙌面试感想：妥妥kpi了，不开摄像头，0八股，0算法，按照你的简历从头问到底，感觉差不多到...

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。