AI的迅猛发展，特别是像GPT-4o、Claude等强大的代码生成工具的出现，正在从根本上改变软件工程的形态，也对传统的求职准备策略提出了挑战。
对于“2026年美国CS专业求职，刷LeetCode还有意义吗？”这个问题，我的答案是：
刷LeetCode的意义发生了本质的演变。它从一项“决胜技能”转变为一项“基础能力”，其重要性并未消失，但重心发生了转移。
✅ 为什么刷LeetCode依然“有用”？
它仍然是面试的“通用语”：绝大多数科技公司（尤其是大厂）的面试流程在可预见的未来不会取消算法环节。这是一个相对公平、可量化的评估标准。你可以把LeetCode面试理解为这个行业的“标准化的思考测试”。
AI时代，思维过程更重要：当AI能生成代码时，面试官不再满足于看到正确的答案。他们更想看到你如何分析问题、提出思路、评估不同方案并进行优化。刷题训练出的结构化思维，正是你在AI辅助下进行高效协作和代码审查的基础。
对“提示工程”的底层理解：要高效使用AI编程助手，你需要清晰地描述问题、约束条件和目标。这本身就是一种问题分析和分解的能力。一个刷过题、理解算法背后原理的人，能给AI更精准的指令，并能快速判断AI生成的代码是否正确、高效。
🚨 但你必须认识到，它的“意义”已大不如前
“记忆”价值归零：AI可以瞬间给出任何题目的答案。因此，死记硬背题目的行为变得毫无意义。面试官也会警惕那些只会背答案、无法深入探讨的候选人。
它不再是“唯一”的壁垒：过去，刷透LeetCode就能拿到offer的时代一去不复返。现在，它只是一个门槛。
💡 2026年的新策略：从“刷题机器”到“AI协作者”
你的策略需要从“如何解题”升级为“如何运用工具和思维来解决更复杂的问题”。
刷题的目标是“形成肌肉记忆”：
就像学数学，你不必背诵所有公式，但你需要知道在什么场景下用什么公式。刷题的目标是熟悉各类数据结构和算法的应用场景，以便在遇到新问题时能快速映射。
将AI融入你的刷题过程：
不要直接用AI求答案。
应该：自己先思考，写出解题思路和伪代码，然后用AI生成代码，最后由你来审查AI的代码——检查边界条件、优化空间复杂度。这恰恰是未来工作的真实写照。
重心转移：强化AI无法轻易替代的能力：
系统设计：设计一个可扩展、可靠的宏观系统架构的能力，远比实现一个单一算法复杂。
领域知识：在AI、云计算、安全、量化金融等垂直领域形成深度专业知识。
行为面试与项目深度：能清晰地阐述你在一个复杂项目中做出的技术决策、遇到的挑战以及如何解决的，这能证明你的工程价值和协作能力。
