最近看到不少同学在讨论 AI Coding 这么火,还要不要苦哈哈地刷 LetCode。身边有几个朋友正在备战春招,他们的经历或许能给大家一些参考。

一位投了某大厂的同学说,笔试还是老老实考了算法题,AI 根本用不了。面试官也明确表示,基础算法能力是程序员的"内功",AI 再强也得有人能看懂代码、能 debug。

但也有人觉得,现在更应该把时间花在理解业务、学习框架上,毕竟工作中真没那么多机会手写红黑树。

其实想想,刷题不是为了背题,而是培养解决问题的思维。AI 能帮你写代码,但没法替你思考架构设计、没法替你和产品撕需求对吧 

蚂蚁今年的校招,直接出来了AICoding题目,直接让你通过ai描绘生成对应系统。

个人建议:

基础算法还是要刷,至少常见题型要会
别只刷题,项目经历同样重要
学会用 AI 提效,但别依赖 AI
大家怎么看?你们面试遇到 AI Coding 考察了吗?[吃瓜 ing]
#AI时代还有必要刷leetcode吗?#
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题目是实现一个带 TUI 的命令行视频剪辑工具。核心要求有三点:能应对真实输入,稳定运行不崩交互流程清晰,用户知道下一步该干什么输出结果可验证、可复现,不能随缘素材放在 video_res/ 目录下。需要注意:里面的视频格式不统一,有不同容器(MP4、MOV 等)和编码格式(H.264、H.265 等),甚至可能混了异常文件。所以工具必须考虑兼容性,不能假设所有素材都是标准 MP4。必做功能要求1. TUI 交互(核心)需要实现四个基本操作:浏览素材列表(能看到有哪些视频可用)设置切分区间(比如只保留 00:30 到 01:20 这一段)调整片段顺序(多个片段可以重新排序后再合成)执行导出 + 展示结果(导出完告诉用户成功了还是失败了)2. 剪辑与合成单个视频能切分(取其中一段)多个视频能拼接到一起(比如 A 的前半段 + B 的后半段)输出常见的可播放格式(MP4 最稳妥)3. 错误处理用户输入非法(比如时间输成负数、选了不存在的文件)必须明确提示禁止静默失败——出了错就要让用户知道,不能偷偷崩掉约束条件:所有交互提示要面向普通用户,别直接抛底层报错(比如 "FFmpeg returned code -2" 这种)。用户看不懂,等于没提示。必做验收方式需要自己设计验证方案,至少覆盖四点:基础功能对不对(切分、拼接能不能正常工作)正常输入能跑通(给标准素材,按标准操作走一遍)异常输入要能扛住(给损坏的视频、不存在的文件、乱输参数)连续执行要稳定(跑一次没问题,连续跑十次会不会崩)交付物清单源码 + 启动命令(比如 ./run.sh 或者 python main.py)使用说明(关键操作怎么用、参数什么意思)示例输入与输出结果(别人照着做能复现)验证证明(场景描述、执行命令、结果摘要)已知限制与优化方向(坦诚交代哪里没做好、后续怎么改进)加分项如果必做做完了还有时间,可以考虑:时间线/片段预览能力:不只是一个列表,能让用户看到片段顺序、时长、大概位置任务队列与取消机制:导出可能需要时间,用户可以排队多个任务,也能中途取消可配置导出参数:码率、分辨率、帧率这些用户可以自己调,而不是写死在代码里一点思路分享拿到题目后,建议先别急着写代码。用模型帮你把必做功能拆成最小的 MVP 模块,比如:先实现素材目录扫描和列表展示再实现单个视频切分导出然后实现多视频拼接最后把 TUI 交互串起来加分项最后再做,而且尽量不破坏基础功能的代码结构。验收的时候,建议按题目要求的四点(正确性、兼容性、鲁棒性、稳定性)逐个跑一遍,截图或录屏留证,最后整理到验证证明里。另外注意素材目录里可能有异常文件,你的工具遇到这种情况不能崩,至少要提示“该文件无法处理”然后继续让用户操作其他素材。
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